The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio, streamable-http). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Leído del código que npm publica realmente, en el momento del análisis. El paquete nunca se ejecutó. Las herramientas registradas dinámicamente en tiempo de ejecución, o escondidas en código empaquetado o minificado, pueden pasarse por alto — así que esto es un mínimo de la superficie de herramientas, no un censo completo.
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_criteriaprivilegiadaDerive 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 de 20 herramientas publicaron una descripción.
Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.
The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Los nombres enlazados abren el índice de Forge con todas las entradas que se observó que exponen esa herramienta. Ver todas las herramientas indexadas.
El rastreo se detuvo en el límite de profundidad 4. Nada por debajo de ese nivel llegó a resolverse.
El rastreo se detuvo en el límite de 60 paquetes. El resto del árbol nunca se resolvió.
Hay 36 paquetes resueltos más que no se dibujan aquí (límite de visualización: 24). Toda dependencia con avisos de seguridad se dibuja aunque se supere el límite. Inventario completo (SBOM CycloneDX)
53 dependencias declaradas nunca llegaron al árbol. Faltan en la resolución de Forge, no en el paquete.
+41 más sin listar. Los recuentos por motivo de arriba las incluyen todas.
No se siguen: peerDependencies. Este árbol cubre solo dependencias en tiempo de ejecución, así que lo que estas arrastren nunca se resolvió.