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…
Dedotto dai trasporti dichiarati da questo annuncio (stdio). 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.
Forge non ha alcuna analisi registrata per questa voce, quindi non ha alcuna osservazione della sua superficie di strumenti. È assenza di prove, non prova che non esponga alcuno strumento.
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…