XINGYAN

v1.0.0 suspicious
4.0
Medium Risk

行衍EDA核心引擎 - AI驱动的电子设计自动化平台

🤖 AI Analysis

Final verdict: SUSPICIOUS

The package XINGYAN v1.0.0 appears to be suspicious due to its metadata risks, such as an absent repository and a questionable maintainer history. However, the lack of network calls, shell execution, obfuscation, and credential harvesting patterns lowers the overall risk score.

  • Metadata risk factors present, such as missing repository and suspicious maintainer history.
  • No detected malicious activity or code obfuscation.
Per-check LLM notes
  • Network: No network calls detected, which is normal unless the package requires external communication.
  • Shell: No shell execution patterns detected, indicating no direct system command execution.
  • Obfuscation: No obfuscation patterns detected, suggesting low risk.
  • Credentials: No credential harvesting patterns detected, indicating low risk.
  • Metadata: The package shows several red flags including an absent repository and a suspicious maintainer history, suggesting potential 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

Email domain looks legitimate: example.com>

✓ Suspicious Page Links

All external links appear legitimate

⚠ Git Repository History score 3.0

Repository not found (deleted or private)

  • Repository not found (deleted or private)
⚠ Maintainer History score 6.0

3 maintainer concern(s) found

  • Only one version has ever been released — brand new package
  • Author name is missing or very short
  • Author "" appears to have only 1 package on PyPI (new or inactive account)
✓ Known CVE Vulnerabilities

No known vulnerabilities found in OSV database.

💡 AI App Starter Prompt

Use this prompt to build a project with XINGYAN 
构建一个名为"AI电路设计师"的小型应用程序，该应用利用Python包XINGYAN的核心功能来简化和优化电子电路的设计过程。XINGYAN是一个AI驱动的电子设计自动化(EDA)平台，它可以帮助用户快速地生成、分析和优化电路设计。

### 应用概述
- **目标用户**：电子工程师、学生、硬件爱好者
- **主要功能**：允许用户输入电路的基本参数（如电压、电流、电阻等），并自动设计出最优化的电路方案。

### 核心功能
1. **电路参数输入与验证**：用户可以输入电路的基本参数，程序会自动进行参数的有效性检查。
2. **智能电路设计**：基于用户提供的参数，XINGYAN将自动生成多个可能的电路设计方案，并推荐最优解。
3. **电路性能评估**：对生成的电路方案进行性能评估，包括但不限于功耗、稳定性、成本等。
4. **可视化展示**：提供电路图的可视化展示，使用户能够直观地理解设计结果。
5. **报告生成**：自动生成设计报告，包括设计说明、性能指标、建议改进措施等。

### 技术栈
- **前端**：HTML/CSS/JavaScript
- **后端**：Python (使用Flask或Django框架)
- **AI组件**：XINGYAN

### 开发步骤
1. **环境搭建**：确保开发环境中安装了Python及相关依赖库，尤其是XINGYAN。
2. **需求分析与界面设计**：根据上述功能定义，设计用户交互界面。
3. **实现后端逻辑**：使用Python编写后端代码，集成XINGYAN以处理电路设计相关的复杂计算。
4. **前端开发**：根据设计稿开发前端页面，实现用户与系统的交互。
5. **测试与调试**：进行全面的功能测试，确保所有模块正常工作。
6. **部署上线**：选择合适的服务器环境进行部署，确保应用稳定运行。

### 特别提示
- 在开发过程中，请充分利用XINGYAN提供的API来加速电路设计流程。
- 考虑到用户体验，尽可能使界面简洁明了，易于操作。
- 针对不同的用户群体，可以考虑增加一些高级选项，比如自定义元件库、支持更多类型的电路设计等。

通过这个项目，你不仅能学习如何使用XINGYAN这样的先进工具，还能深入了解电子设计自动化领域的最新进展。