AI Analysis
Final verdict: SUSPICIOUS
The package shows no immediate signs of malicious activity such as network calls, shell executions, or obfuscations. However, the metadata risk score of 6 due to low engagement and minimal maintainer history raises concerns about its legitimacy and could indicate a potential supply-chain attack.
- metadata risk due to low engagement
- minimal maintainer history
Per-check LLM notes
- Network: No network calls detected, which is normal if the package does not require external communication.
- Shell: No shell execution patterns detected, indicating the package likely does not execute system commands.
- Obfuscation: No obfuscation patterns detected, indicating low risk.
- Credentials: No credential harvesting patterns detected, indicating low risk.
- Metadata: Suspicious activity includes low engagement in git repository and minimal maintainer history, indicating potential low-effort or malicious intent.
Heuristic Checks
Outbound Network Calls
No suspicious network call patterns found
Code Obfuscation
No obfuscation patterns detected
Shell / Subprocess Execution
No shell execution patterns detected
Credential Harvesting
No credential harvesting patterns detected
Typosquatting
No typosquatting candidates detected
Registered Email Domain
No author email provided
Suspicious Page Links
All external links appear legitimate
Git Repository History
score 5.0
Git history flags: Repository has zero stars and zero forks
Repository has zero stars and zero forksSingle contributor with only 4 commit(s) — possibly throwaway account
Maintainer History
score 4.0
2 maintainer concern(s) found
Author "wsu2059q" appears to have only 1 package on PyPI (new or inactive account)Package has no PyPI classifiers (low effort / metadata quality)
Known CVE Vulnerabilities
No known vulnerabilities found in OSV database.
AI App Starter Prompt
Use this prompt to build a project with ErisPulse-Cron
构建一个名为 'EventScheduler' 的小型应用程序，该应用利用Python包'ErisPulse-Cron'来管理和调度事件。该应用程序将允许用户创建、编辑和删除一次性或周期性的事件，并且能够通过SQLite数据库持久化存储这些事件。 步骤1：安装并导入必要的库。首先确保已安装了'ErisPulse-Cron'以及任何其他可能需要的依赖项（如SQLite3）。使用pip进行安装，并在代码中适当导入这些库。 步骤2：设计数据模型。定义一个类或数据结构来表示事件，包括但不限于事件名称、开始时间、结束时间、重复模式（一次性/周期性）以及回调函数等信息。 步骤3：实现基本功能。编写代码以支持以下功能： - 添加新事件：允许用户输入所有必要信息来创建新的事件，并将其保存到数据库中。 - 查看所有事件：显示所有已保存在数据库中的事件列表。 - 更新现有事件：允许用户选择一个现有的事件并修改其属性。 - 删除事件：从数据库中移除选定的事件。 步骤4：集成ErisPulse-Cron。使用ErisPulse-Cron的功能来安排上述事件的实际执行。确保可以设置合适的Cron表达式以适应不同的时间需求，并且能够在事件触发时正确调用回调函数。 步骤5：添加高级特性。考虑增加额外的功能以提高用户体验，例如： - 提供图形界面：如果可能的话，开发一个简单的GUI或Web界面来使应用程序更易于操作。 - 实现通知系统：当事件即将发生或已经完成时，向用户发送通知。 - 引入用户认证机制：为每个用户创建独立的事件列表，防止不同用户之间的事件冲突。 请详细说明每一步骤的具体实现方法，并提供示例代码片段。