The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio, streamable-http). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Lu dans le code que npm livre réellement, au moment de l’analyse. Le paquet n’a jamais été exécuté. Les outils enregistrés dynamiquement à l’exécution, ou cachés dans du code empaqueté ou minifié, peuvent passer inaperçus — c’est donc un plancher de la surface d’outils, pas un recensement complet.
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_criteriaprivilégiéDerive 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 outils sur 20 ont publié une description.
Les noms et descriptions d’outils sont écrits par l’éditeur et affichés tels quels, comme du texte inerte. Ce sont les chaînes qu’un client MCP transmet à un modèle, alors Forge y recherche des motifs d’injection de prompt — tout constat apparaît avec l’analyse de sécurité ci-dessus. « Privilégié » est une correspondance de mot-clé sur le nom de l’outil, pas un audit de ce qu’il fait : un nom anodin peut tout de même tout faire.
The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Les noms cliquables ouvrent l’index Forge de toutes les entrées observées exposant cet outil. Parcourir tous les outils indexés.
L'exploration s'est arrêtée à la limite de profondeur 4. Tout ce qui se trouve en dessous n'a jamais été résolu.
L'exploration s'est arrêtée à la limite de 60 paquets. Le reste de l'arbre n'a jamais été résolu.
36 autres paquets résolus ne sont pas dessinés ici (limite d'affichage : 24). Toute dépendance porteuse d'un avis de sécurité est dessinée quelle que soit la limite. Inventaire complet (SBOM CycloneDX)
53 dépendances déclarées ne sont jamais arrivées dans l'arbre. Elles manquent à la résolution de Forge, pas au paquet.
+41 de plus non listées. Les comptes par motif ci-dessus les couvrent toutes.
Non suivies : peerDependencies. Cet arbre ne couvre que les dépendances d'exécution ; ce qu'elles entraînent n'a jamais été résolu.