The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Abgeleitet aus den Transporten, die dieser Eintrag deklariert (stdio, streamable-http). Ein Client, der hier nicht steht, ist damit nicht ausgeschlossen — Forge kann ihn nur nicht bestätigen.
Die Verifizierung bestätigt die Identität des Publishers (die Inhaberschaft am Repo), nicht die Sicherheit des Codes. Der Sicherheits-Scan deckt bekannte CVEs und verdächtige Installationsskripte ab.
Aus dem Quellcode gelesen, den npm tatsächlich ausliefert, zum Zeitpunkt des Scans. Das Paket wurde nie ausgeführt. Tools, die zur Laufzeit dynamisch registriert werden oder in gebündeltem beziehungsweise minifiziertem Code stecken, können übersehen werden — das hier ist also eine Untergrenze der Tool-Oberfläche, keine vollständige Erhebung.
compute_barrierCompute barrier_score (0-24) + label (PRISTINE/OPEN/COMPETITIVE/CROWDED) from competitor counts + SERP noise fraction.Compute barrier_score (0-24) + label (PRISTINE/OPEN/COMPETITIVE/CROWDED) from competitor counts + SERP noise fraction.
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compute_budget_proofCompute budget_proof_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + purchase_intent_pct from pricing hits + review-site hits + intent mentions.Compute budget_proof_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + purchase_intent_pct from pricing hits + review-site hits + intent mentions.
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compute_build_complexityCompute build_complexity_penalty (0-10, higher = worse) + per-factor breakdown. Hard tags: ml/realtime/blockchain/hardware/compliance/custom-ai/regulated/on-device-ai/iot.Compute build_complexity_penalty (0-10, higher = worse) + per-factor breakdown. Hard tags: ml/realtime/blockchain/hardware/compliance/custom-ai/regulated/on-device-ai/iot.
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compute_collection_scoresCompute 12 deterministic collection scores (0-100) + badges + death reason for an enriched idea. Pure math. No external calls.Compute 12 deterministic collection scores (0-100) + badges + death reason for an enriched idea. Pure math. No external calls.
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compute_dealbreakers_v2Methodology v2 dealbreakers — stage-aware weights + confidence-weighted lens scoring + risk-asymmetric verdict (GO requires score≥80 AND zero red flags AND avg confidence≥0.6). Optional `observer` triggers the crossed-product pipeline: substrate verdict (no-observer baseline) PLUS crossed verdict (…Methodology v2 dealbreakers — stage-aware weights + confidence-weighted lens scoring + risk-asymmetric verdict (GO requires score≥80 AND zero red flags AND avg confidence≥0.6). Optional `observer` triggers the crossed-product pipeline: substrate verdict (no-observer baseline) PLUS crossed verdict (…
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compute_crossed_matrixCrossed-product audit explorer. Same input as compute_dealbreakers_v2 — returns substrate verdict (no-observer baseline) + crossed verdict (when observer supplied) + a 5-row matrix of {solo, cofounded_technical, cofounded_business, domain_expert, serial} archetype verdicts. Never persists; meant fo…Crossed-product audit explorer. Same input as compute_dealbreakers_v2 — returns substrate verdict (no-observer baseline) + crossed verdict (when observer supplied) + a 5-row matrix of {solo, cofounded_technical, cofounded_business, domain_expert, serial} archetype verdicts. Never persists; meant fo…
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compute_funding_momentumCompute funding_momentum_score (0-10) + badge (HOT/WARM/COOL/COLD) from tier-weighted funding-article hit counts.Compute funding_momentum_score (0-10) + badge (HOT/WARM/COOL/COLD) from tier-weighted funding-article hit counts.
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compute_hiring_demandCompute hiring_demand_score (0-10) from priority-weighted ATS site hit counts (use registries/hiring-sources for priorities).Compute hiring_demand_score (0-10) from priority-weighted ATS site hit counts (use registries/hiring-sources for priorities).
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compute_lrs_composite_v2LRS composite v2 — 6 components (SV, Pain, Barrier, Monet, X-Signal, Budget-Proof). Default Python weights 0.18/0.22/0.18/0.14/0.18/0.10 sum=1.0. Returns BOTH weighted score and equal-weight baseline (per OECD Handbook + Greco 2018 — equal-weight is defensible default when no outcome calibration ex…LRS composite v2 — 6 components (SV, Pain, Barrier, Monet, X-Signal, Budget-Proof). Default Python weights 0.18/0.22/0.18/0.14/0.18/0.10 sum=1.0. Returns BOTH weighted score and equal-weight baseline (per OECD Handbook + Greco 2018 — equal-weight is defensible default when no outcome calibration ex…
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compute_lrs_compositeCompose lrs_final_100 (0-100) + label (WEAK/EMERGING/GOOD/STRONG/ELITE) + leaderboard_eligible flag + sub-percent breakdown. Weights: sv 0.25, sp 0.30, barrier 0.25, monetization 0.20.Compose lrs_final_100 (0-100) + label (WEAK/EMERGING/GOOD/STRONG/ELITE) + leaderboard_eligible flag + sub-percent breakdown. Weights: sv 0.25, sp 0.30, barrier 0.25, monetization 0.20.
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compute_monetizationCompute monetization_score (0-21) + label + has_pricing_anchors from pricing anchors + model tags + deal cycle hint.Compute monetization_score (0-21) + label + has_pricing_anchors from pricing anchors + model tags + deal cycle hint.
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compute_multi_source_tamMulti-source TAM consensus. Pass 2-3 sources of market-size text. Optional `estimateYear` per source — when supplied, the result includes yearRange and a hasStaleData flag (true if the span exceeds 5 years). Outliers are dropped by modified Z-score over the median absolute deviation when n≥4. Retur…Multi-source TAM consensus. Pass 2-3 sources of market-size text. Optional `estimateYear` per source — when supplied, the result includes yearRange and a hasStaleData flag (true if the span exceeds 5 years). Outliers are dropped by modified Z-score over the median absolute deviation when n≥4. Retur…
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compute_ppc_spend_signalWave 5 N.4 — compute ppc_spend_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + market_saturation from PPC traffic projection (avgCpcUsd, totalMonthlySpendUsd, optional competitorBidders + competition). Feed numbers from dataforseo_ad_traffic.Wave 5 N.4 — compute ppc_spend_score (0-10) + label (STRONG/CONFIRMED/WEAK/ABSENT) + market_saturation from PPC traffic projection (avgCpcUsd, totalMonthlySpendUsd, optional competitorBidders + competition). Feed numbers from dataforseo_ad_traffic.
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compute_search_velocity_v2Search velocity (0-25) v2 — canonical 0.40*volume + 0.30*trend + 0.20*intent + 0.10*geo. CRITICAL: externalVolumeNorm MUST come from external sources (Amazon BSR / app store installs / job-board postings) — NOT the Trends timeline (would double-count, since Trends is itself normalized 0-100 within…Search velocity (0-25) v2 — canonical 0.40*volume + 0.30*trend + 0.20*intent + 0.10*geo. CRITICAL: externalVolumeNorm MUST come from external sources (Amazon BSR / app store installs / job-board postings) — NOT the Trends timeline (would double-count, since Trends is itself normalized 0-100 within…
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compute_search_velocityCompute search_velocity_score (0-25) from Trends timeline values + rising queries count + geo region count.Compute search_velocity_score (0-25) from Trends timeline values + rising queries count + geo region count.
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compute_social_painCompute social_pain_score (0-30) + total mentions + dominant perspective (business/consumer/trend/mixed).Compute social_pain_score (0-30) + total mentions + dominant perspective (business/consumer/trend/mixed).
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compute_urgency_compositeCompose composite_urgency_score (0-10) + badge (LOW/MEDIUM/HIGH/VERY_HIGH/EXTREME) from 3 sub-scores: news, pain, hiring.Compose composite_urgency_score (0-10) + badge (LOW/MEDIUM/HIGH/VERY_HIGH/EXTREME) from 3 sub-scores: news, pain, hiring.
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compute_x_signalCompute x_signal_score (0-20) + recency share + positivity rate from X/Twitter mention counts.Compute x_signal_score (0-20) + recency share + positivity rate from X/Twitter mention counts.
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derive_kill_criteriaprivilegiertDerive a falsifiable, data-driven list of kill criteria from upstream signals — the outputs of validate_unit_economics and compute_dealbreakers_v2, plus an ICP drift count. Returns one row per rule with {rule, threshold, status, evidence?}, where status is tripped_now / monitor / cleared. Replaces…Derive a falsifiable, data-driven list of kill criteria from upstream signals — the outputs of validate_unit_economics and compute_dealbreakers_v2, plus an ICP drift count. Returns one row per rule with {rule, threshold, status, evidence?}, where status is tripped_now / monitor / cleared. Replaces…
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validate_unit_economicsSanity-check a unit-economics row before publishing it in a business-model slide. Catches the math-drift class of failures (customers × ARPU ≠ revenue), enforces the LTV/CAC ≥ 1.5 floor, the cohort-positivity check, and CAC payback bounds. Returns {ok, errors[{rule, severity, detail}], derived{rati…Sanity-check a unit-economics row before publishing it in a business-model slide. Catches the math-drift class of failures (customers × ARPU ≠ revenue), enforces the LTV/CAC ≥ 1.5 floor, the cohort-positivity check, and CAC payback bounds. Returns {ok, errors[{rule, severity, detail}], derived{rati…
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20 von 20 Tools haben eine Beschreibung veröffentlicht.
Tool-Namen und -Beschreibungen stammen vom Publisher und werden wortgetreu als inerter Text angezeigt. Es sind die Zeichenketten, die ein MCP-Client an ein Modell übergibt, deshalb prüft Forge sie auf Prompt-Injection-Muster — jeder Befund erscheint oben beim Sicherheits-Scan. „Privilegiert“ ist ein Schlagwort-Treffer im Tool-Namen, keine Prüfung dessen, was das Tool tut: ein harmlos klingender Name kann trotzdem alles tun.
The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Verlinkte Namen öffnen den Forge-Index aller Einträge, bei denen dieses Tool beobachtet wurde. Alle indexierten Tools durchsuchen.
Der Durchlauf endete an der Tiefengrenze 4. Alles unterhalb dieser Ebene wurde nie aufgelöst.
Der Durchlauf endete an der Grenze von 60 Paketen. Der Rest des Baums wurde nie aufgelöst.
36 weitere aufgelöste Pakete werden hier nicht gezeichnet (Anzeigegrenze: 24). Jede Abhängigkeit mit einem Sicherheitshinweis wird unabhängig von der Grenze gezeichnet. Vollständiges Inventar (CycloneDX-SBOM)
53 deklarierte Abhängigkeiten sind nie im Baum gelandet. Sie fehlen in Forges Auflösung, nicht im Paket.
+41 weitere nicht aufgeführt. Die Zählungen nach Grund oben erfassen sie alle.
Nicht verfolgt: peerDependencies. Dieser Baum erfasst nur Laufzeitabhängigkeiten; was jene mitbringen, wurde nie aufgelöst.