AI Analysis
Final verdict: SUSPICIOUS
The package shows some signs of potential risk, particularly due to shell execution and the newness/inactivity of the maintainer. However, there is no direct evidence of malicious intent.
- Shell execution detected
- New or inactive maintainer
Per-check LLM notes
- Network: No network calls detected, which is low risk.
- Shell: Shell execution detected may indicate the package interacts with system commands but requires further investigation to confirm legitimacy.
- Obfuscation: No obfuscation patterns detected, indicating low risk.
- Credentials: No credential harvesting patterns detected, indicating low risk.
- Metadata: The maintainer seems new or inactive with only one package, and the repository lacks community engagement.
Package Quality Overall: Medium (6.0/10)
✦ High
Test Suite
9.0
Test suite present — 4 test file(s) found
4 test file(s) detected (e.g. test_parse_attribute.py)
✦ High
Documentation
9.0
Well-documented package
Documentation URL: "Documentation" -> https://annofab-cli-llm.readthedocs.io/1 documentation file(s) (e.g. conf.py)Brief PyPI description (601 chars)
○ Low
Contributing Guide
2.0
No contributing guide or governance files found
No CONTRIBUTING, CODE_OF_CONDUCT, or governance files found
◈ Medium
Type Annotations
5.0
Partial type annotation coverage
68 type-annotated function signatures detected in source
◈ Medium
Multiple Contributors
5.0
Limited contributor diversity
1 unique contributor(s) across 85 commits in kurusugawa-computer/annofab-cli-llmSingle author but highly active (85 commits)
Heuristic Checks
Outbound Network Calls
No suspicious network call patterns found
Code Obfuscation
No obfuscation patterns detected
Shell / Subprocess Execution
score 2.0
Found 1 shell execution pattern(s)
ofabcliを実行します。 :: {cmd}") subprocess.run(cmd, check=True) def filter_attribute_list( # noqa: PLR09
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 2.5
Git history flags: Repository has zero stars and zero forks
Repository has zero stars and zero forks
Maintainer History
score 2.0
1 maintainer concern(s) found
Author "Kurusugawa Computer Inc." 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 annofabcli-llm
あなたはAIアシスタントとして、Pythonのパッケージ"annofabcli-llm"を使用して、注文管理システムを構築します。このシステムは、人工知能（LLM）とannofab-cliの統合により、高度な注文分析と自動化された注文処理を可能にします。以下のステップと機能を含めてください。 1. **プロジェクト設定**: 開発環境をセットアップし、必要なライブラリやパッケージをインストールします。 2. **データ収集**: annofabから注文データを取得し、それをローカルで処理可能な形式に変換します。 3. **データ解析**: 取得した注文データに対して、LLMを使用してパターン認識や予測を行います。例えば、最も売れている商品、最も注文が多い時間帯などを特定します。 4. **自動化処理**: 分析結果に基づいて、特定のアクションを自動的に実行するためのスクリプトを作成します。例えば、在庫が不足している商品の再注文を自動的に処理するなど。 5. **レポート生成**: 分析結果を可視化し、ビジネスユーザー向けのレポートを作成します。 6. **ユーザインタフェース**: シンプルなCLIインターフェースを提供し、ユーザーがシステムと対話できるようにします。 "annofabcli-llm"パッケージは、注文データの取得と処理、そしてLLMとの統合に使用されます。これにより、注文データを効率的に分析し、ビジネスプロセスを最適化することができます。
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