Audit AI/LLM features for governance guardrails: confidence, fallback, validation, human-in-loop.
Lint your AI features for governance guardrails — where can the model do something you can't undo? []( []( [](LICENSE) []( Live site: nugehs.github.io/aiglare-web Point it at any JS/TS repo and it finds every place an LLM/AI output reaches a user or triggers a side-effect (payment, booking, email, database write) — then flags which of those have no confidence handling, no fallback, no output…
Abgeleitet aus den Transporten, die dieser Eintrag deklariert (stdio). 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.
Forge hat zu diesem Eintrag keinen Scan verzeichnet und hat daher keine Beobachtung seiner Tool-Oberfläche. Das ist das Fehlen eines Belegs, nicht der Beleg, dass er keine Tools offenlegt.
Lint your AI features for governance guardrails — where can the model do something you can't undo? []( []( [](LICENSE) []( Live site: nugehs.github.io/aiglare-web Point it at any JS/TS repo and it finds every place an LLM/AI output reaches a user or triggers a side-effect (payment, booking, email, database write) — then flags which of those have no confidence handling, no fallback, no output validation, and no human-in-the-loop. Most AI incidents aren't model failures. They're governance…