The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio, streamable-http). Un client che non compare qui non è escluso — semplicemente Forge non è in grado di confermarlo.
La verifica conferma l’identità del publisher (la proprietà del repo), non la sicurezza del codice. L’analisi di sicurezza copre i CVE noti e gli script di installazione sospetti.
Letto dal codice che npm distribuisce davvero, al momento dell’analisi. Il pacchetto non è mai stato eseguito. Gli strumenti registrati dinamicamente a runtime, o nascosti in codice impacchettato o minificato, possono sfuggire — quindi questo è un limite inferiore della superficie di strumenti, non un censimento 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.
Per questo strumento non è stato pubblicato alcuno schema di input.
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_criteriaprivilegiatoDerive 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 strumenti su 20 hanno pubblicato una descrizione.
I nomi e le descrizioni degli strumenti sono scritti dal publisher e mostrati alla lettera come testo inerte. Sono le stringhe che un client MCP passa a un modello, quindi Forge vi cerca schemi di prompt injection — ogni rilievo compare insieme all’analisi di sicurezza qui sopra. «Privilegiato» è una corrispondenza di parola chiave sul nome dello strumento, non una verifica di ciò che fa: un nome innocuo può comunque fare qualsiasi cosa.
The scoring behind an audit allowed to say no. Twenty deterministic tools, offline, no account.
I nomi collegati aprono l’indice Forge di tutte le voci osservate esporre quello strumento. Sfoglia tutti gli strumenti indicizzati.
La scansione si è fermata al limite di profondità 4. Tutto ciò che sta sotto quel livello non è mai stato risolto.
La scansione si è fermata al limite di 60 pacchetti. Il resto dell'albero non è mai stato risolto.
Altri 36 pacchetti risolti non vengono disegnati qui (limite di visualizzazione: 24). Ogni dipendenza con un avviso di sicurezza viene disegnata comunque. Inventario completo (SBOM CycloneDX)
53 dipendenze dichiarate non sono mai arrivate nell'albero. Mancano dalla risoluzione di Forge, non dal pacchetto.
+41 altre non elencate. I conteggi per motivo qui sopra le comprendono tutte.
Non seguite: peerDependencies. Questo albero copre solo le dipendenze di runtime, quindi ciò che queste comportano non è mai stato risolto.