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…
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). 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.
Forge n’a aucune analyse enregistrée pour cette entrée et n’a donc aucune observation de sa surface d’outils. C’est une absence de preuve, pas la preuve qu’elle n’expose aucun outil.
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…