🤖 AI Analysis

Final verdict: SUSPICIOUS

The package exhibits no direct signs of malicious intent such as network calls, shell executions, or credential harvesting. However, the low effort in metadata management and maintainer history raises concerns about potential supply-chain risks.

Low metadata management effort
Sparse maintainer history

Per-check LLM notes

Network: No network calls detected, which is normal unless the package requires internet access to function.
Shell: No shell execution patterns detected, indicating no immediate signs of malicious shell command execution.
Obfuscation: No obfuscation patterns detected, indicating low risk of malicious activity related to code obfuscation.
Credentials: No credential harvesting patterns detected, suggesting no immediate risk of secret or credential theft.
Metadata: The package shows low effort in metadata management and maintainer history, raising some suspicion but not definitive evidence of malice.

📦 Package Quality Overall: Low (1.2/10)

○ Low Test Suite 1.0

No test suite detected

No test files or test-runner configuration detected

○ Low Documentation 1.0

No documentation detected

No documentation URL, doc files, or meaningful description found

○ Low Contributing Guide 2.0

No contributing guide or governance files found

No CONTRIBUTING, CODE_OF_CONDUCT, or governance files found

○ Low Type Annotations 1.0

No type annotations detected

No type annotations, py.typed marker, or stub files detected

○ Low Multiple Contributors 1.0

Unable to verify contributor count: no GitHub repository found

No GitHub repository linked — contributor count unavailable

🔬 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

No GitHub repository linked

No GitHub repository link found

⚠ Maintainer History score 6.0

3 maintainer concern(s) found

Author name is missing or very short
Author "" 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 ai-agent-framework-proteccion

Desarrolla una aplicación de Python llamada 'Protección Personal' que utiliza la biblioteca 'ai-agent-framework-proteccion'. Esta aplicación ayudará a los usuarios a gestionar y mejorar su seguridad personal en línea. La aplicación debe ser capaz de realizar las siguientes tareas:

1. **Análisis de Contraseñas**: Implementa un sistema para evaluar la fortaleza de las contraseñas proporcionadas por el usuario. Utiliza 'ai-agent-framework-proteccion' para entrenar un modelo que pueda predecir cuán segura es una contraseña basándose en características como longitud, uso de caracteres especiales, etc.

2. **Generación de Contraseñas Seguras**: Proporciona una función que genere automáticamente contraseñas fuertes para el usuario. Este generador debe poder ajustarse a diferentes requisitos de longitud y complejidad.

3. **Monitoreo de Actividades en Línea**: Incorpora un mecanismo que monitoree el comportamiento del usuario en línea para detectar posibles amenazas. Esto podría incluir el análisis de sitios web visitados, correos electrónicos recibidos, y otros datos relevantes. Usa 'ai-agent-framework-proteccion' para desarrollar un agente inteligente que pueda aprender patrones normales y advertir sobre actividades sospechosas.

4. **Educación en Ciberseguridad**: Ofrece consejos y recomendaciones sobre cómo mejorar la seguridad en línea. Estos podrían estar relacionados con la creación de contraseñas, la identificación de phishing, la protección de información personal, entre otros temas.

La aplicación debe tener una interfaz de línea de comandos amigable y clara. Asegúrate de incluir documentación detallada para cada función y cómo se integra 'ai-agent-framework-proteccion' en ellas. Además, considera la posibilidad de agregar opciones de personalización para adaptar la aplicación a diferentes necesidades de los usuarios.