Design structured experiment hypotheses with success metrics, sample size calculations, decision criteria, and experiment timelines. Supports multiple experiment types. No external packages required.
호환 플랫폼: OpenClaw ClaudeCode CustomAgent any
✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.
AI 검수 단계
1. **권한 일치성**: 메타데이터에서 `network: false`, `filesystem: false`, `subprocess: false`로 명확히 선언되었으며, 제공된 코드 스니펫(`sys`, `json`, `math` 모듈 사용) 및 `requirements.packages: []`를 통해 실제 코드가 이 선언에 부합함을 확인할 수 있습니다. 정적 분석 결과에서도 `red_flags_found: []`로 확인되었습니다. 2. **악의적 목적 부재**: 코드 스니펫에서 악의적인 동작(데이터 탈취, 시스템 파괴 등)을 유추할 수 있는 부분이 없으며, 난독화 경고(`obfuscation_warnings: []`)도 없습니다. 외부 패키지 의존성이 없어 공급망 공격 위험도 낮습니다. 3. **외부 통신 부재**: `permissions.network: false` 선언과 코드 내용, 정적 분석 결과 모두 외부 통신 시도를 나타내는 흔적이 없습니다. 4. **사용자 데이터 처리**: 스킬은 `stdin`으로 입력을 받아 `stdout`으로 결과를 출력하는 `cli` 타입으로, 선언된 권한에 따라 사용자 데이터를 무단으로 수집하거나 외부로 전송할 수 없습니다. 5. **코드 품질**: 스킬의 목적(가설 설계, 실험 평가, 타임라인 추정)이 명확하며, 입력/출력 스키마가 잘 정의되어 있습니다. 코드 스니펫은 가독성이 좋고, `TEMPLATES`와 같은 내부 데이터 구조가 잘 구성되어 있어 코드 품질이 양호하다고 판단됩니다.
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