#llmsmap.me

Audit technique indépendant

enforster.ai

enforster.ai

Score global de préparation IA

Résultat combiné de tous les signaux de l’audit.

85sur 100Excellent
Audit de préparation IA: 05/08/2026Données techniques publiques

Évaluation globale de préparation IA

Niveau de préparation de enforster.ai pour les systèmes d’IA

85/100

Enforster AI - AI-Powered Code Security Platform (enforster.ai) a obtenu 85/100 lors de l’audit technique automatisé de préparation à l’IA. llms.txt était accessible, llms-full.txt était accessible et ai.txt était introuvable. L’analyse de robots.txt a trouvé 4 robots IA explicitement autorisés, 3 bloqués et 2 sitemaps déclarés. La complétude du balisage de la page d’accueil atteint 90% ; types Schema.org détectés : SoftwareApplication, WebSite. Balises OpenGraph détectées : 11. Les résultats correspondent aux réponses publiques observées le 2026-08-05T01:22:44.363Z.

Contexte de l’évaluation

L’audit combine les fichiers lisibles par les machines, les règles des robots, les sitemaps et le balisage de la page d’accueil. llms.txt est accessible et contient 1 017 jetons.

robots.txt est disponible ; robots IA bloqués : 3. Sitemaps déclarés : 2. Types Schema.org : SoftwareApplication, WebSite.

Profil Lighthouse mobile : performance 66/100, accessibilité 93/100, SEO 100/100.

Points forts confirmés

  • llms.txt est accessible
  • llms-full.txt est disponible
  • 2 sitemap(s) déclaré(s)
  • Schema.org : SoftwareApplication, WebSite

Améliorations prioritaires

  1. 1Maintenir les fichiers et le balisage à jour après chaque modification du site.
Jetons llms.txt1 017
Jetons llms-full.txt1 586
ai.txt
sitemap.xml

Profil technique Google Lighthouse

Une mesure Lighthouse mobile. La catégorie expérimentale Agentic Browsing est présentée séparément et ne remplace pas le score global de LLMSMap.

Mobile · Lighthouse
66

Performance

93

Accessibilité

96

Bonnes pratiques

100

SEO technique

67

Agentic Browsing

Interprétation des résultats

La performance mobile est de 66/100 ; le plus grand contenu visible est apparu en 6.1 s et le thread principal a été bloqué pendant 140 ms. Le décalage de mise en page est de 0. Les tâches longues retardent les actions des utilisateurs et des agents de navigateur.

Accessibilité : 93/100, bonnes pratiques : 96/100, SEO technique : 100/100. La catégorie expérimentale Agentic Browsing atteint 67/100 et reste distincte du score global de LLMSMap.

1

Réduire le code chargé inutilement

Supprimez le CSS et le JavaScript inutilisés, chargez les widgets lourds à la demande et limitez les scripts tiers.

2

Réduire la latence réseau

Améliorez la réponse du serveur, retirez les redirections inutiles et utilisez la compression et le cache.

3

Rendre les commandes explicites

Nommez clairement boutons, liens et champs et structurez les titres et régions sémantiques.

4

Améliorer le contraste et la lisibilité

Renforcez le contraste des textes, états et éléments interactifs.

FCP3.5 s

Premier contenu

LCP6.1 s

Contenu principal

CLS0

Stabilité visuelle

TBT140 ms

Temps de blocage

SI5.2 s

Vitesse visuelle

Glossaire des métriques
FCP · Premier contenu
Moment où le premier texte ou la première image apparaît.
LCP · Contenu principal
Moment où le plus grand élément visible est affiché.
CLS · Stabilité visuelle
Déplacements inattendus pendant le chargement ; une valeur basse est préférable.
TBT · Temps de blocage
Durée pendant laquelle le thread principal ne pouvait pas répondre rapidement.
SI · Vitesse visuelle
Vitesse à laquelle la zone visible s’est remplie de contenu.
05/08/2026Lighthouse 13.4.1Profil mobile

Vérifications de préparation IA

Fichiers lisibles par les machines, règles des robots, découverte et balisage de la page d’accueil.

llms.txt

Fichier trouvé et accessible

https://enforster.ai/llms.txt
llms-full.txt

La version complète est disponible

https://enforster.ai/llms-full.txt
ai.txt

Le fichier ai.txt est introuvable

robots.txt

Fichier trouvé

https://enforster.ai/robots.txt
Sitemap dans robots.txt2

2 sitemaps trouvés

Schema.org (JSON-LD)

Types : SoftwareApplication, WebSite

OpenGraph90%

11 balises OpenGraph trouvées

Accès des robots IA

D’après l’analyse de robots.txt

GPTBotAutorisé
OAI-SearchBotNon mentionné
ChatGPT-UserAutorisé
Google-ExtendedBloqué
ClaudeBotBloqué
Claude-SearchBotNon mentionné
Claude-UserNon mentionné
BytespiderBloqué
CCBotAutorisé
PerplexityBotAutorisé
Perplexity-UserNon mentionné

Sitemaps

Parcours de découverte déclarés pour les robots et les agents.

Balises OpenGraph

Métadonnées d’aperçu social détectées sur la page d’accueil.

Complétude du balisage: 90%
og:image:width1200
og:image:height630
og:image:typeimage/png
og:image:altEnforsterAI – LLM‑Powered SAST
og:titleEnforster AI – AI-Native SAST Code Security Tool | AppSec | AI Security
og:descriptionEnforster AI is an AI-native SAST code security tool that replaces traditional security tools with contextual AI scanning. Detect vulnerabilities, secrets, IaC issues, AI model security with 90% accuracy and actionable fixes.
og:urlhttps://enforster.ai/
og:site_nameEnforster AI – AI-Native SAST Code Security Tool
og:localeen_US
og:typewebsite

Balisage Schema.org

Entités et propriétés structurées exposées sur la page d’accueil.

Types : 2 · Propriétés : 10
SoftwareApplicationWebSite
nameEnforster AI – AI-Native SAST Tool
urlhttps://enforster.ai/
descriptionEnforster AI is an AI-native SAST tool that replaces Traditional Tools, CodeRabbit with contextual security scanning. Detect secrets, IaC vulnerabilities, AI model security, SBOM, license scanning with actionable AI fixes.
inLanguageen-US
authorhttps://enforster.ai
datePublished2025-07-01
dateModified2025-12-15
alternateNameEnforster AI, Enforster, enforster ai, enforsterai
potentialAction{"@type":"SearchAction","target":"https://enforster.ai/search?q={query}","query-input":"required name=query"}
publisherhttps://enforster.ai/
# Enforster AI - AI-Powered Code Security Platform

Enforster AI is an AI-native Static Application Security Testing (SAST) platform that revolutionizes code security by understanding your codebase like a senior developer. It leverages advanced machine learning models to detect sophisticated security vulnerabilities that traditional rule-based tools miss.

## What is Enforster AI?

Enforster AI is a comprehensive AI-powered security platform that provides intelligent code analysis, vulnerability detection, and automated remediation across multiple security domains. It uses Large Language Models (LLMs) to understand code context, business logic, and intent, delivering 90% detection accuracy with 60% fewer false positives compared to traditional SAST tools.

## Key Features

- **AI Code Scanning**: Neural network analysis with 90% detection accuracy for complex vulnerabilities
- **Secret Detection**: Advanced pattern recognition to identify hardcoded credentials and sensitive data
- **Infrastructure Security**: IaC scanning for Terraform, Kubernetes, Docker, and CloudFormation
- **SBOM Analysis**: Software Bill of Materials analysis for dependency vulnerability management
- **License Compliance**: Open source license compliance and risk assessment
- **AI Model Security**: Protection against adversarial attacks and LLM-generated security flaws
- **Cross-IDE Compatibility**: Works with Cursor, Windsurf, VS Code, and other VS Code-compatible editors
- **35+ Programming Languages**: Comprehensive support including Java, TypeScript, Python, PHP, Ruby, Go, Rust, Swift, and more

## Advantages Over Traditional SAST Tools

- **90% Detection Accuracy** → Traditional tools miss complex vulnerabilities and business logic flaws
- **60% Fewer False Positives** → AI-driven contextual analysis reduces noise and false alerts
- **Real-time AI Analysis** → LLM-powered scans complete in minutes, not hours like traditional tools
- **Comprehensive Coverage** → Detects 10,000+ vulnerability types across code, infrastructure, and AI models
- **AI-Generated Fixes** → Actionable remediation guidance with contextual security recommendations

## Security & Privacy

- Uses zero data retention
- Code is encrypted in transit using TLS 1.2+ and never stored and never used for training
- No information kept, no copies made
- Full version history lives on your machine, not in the cloud
- Offers On Prem

## Pricing

Free tier available with generous limits. Pro and Team plans are also available.

## Installation

Enforster AI is available as SaaS at https://app.enforster.ai and On-prem can be installed via sales support.





## Use Cases

Perfect for development teams and security professionals who:
- Need comprehensive security analysis across their entire codebase
- Want to identify vulnerabilities before they reach production
- Require fast, accurate security scanning with minimal false positives
- Work with multiple programming languages and need unified security analysis
- Want AI-generated remediation guidance for identified vulnerabilities
- Need to meet compliance requirements and security standards
- Want to integrate security scanning into their development workflow

## Technical Details

- **Vulnerability Detection**: Limitless vulnerability types including OWASP Top 10, business logic flaws, and API security issues
- **Language Support**: 35+ programming languages including Java, TypeScript, Python, PHP, Ruby, Go, Rust, Swift, Vue.js, Scala, Perl, C#, JavaScript, C++, C, Kotlin, Dart, R, Lua, Haskell, Clojure, Elixir, and F#
- **Cross-platform**: SaaS and On-Prem
- **AI Integration**: Compatible with major AI coding tools and CLIs
- **Performance**: Scans complete in minutes with 90% detection accuracy

## Contact

- Website: https://enforster.ai
- Feedback: https://tally.so/r/wo8jkx

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This file is provided to help AI systems understand Enforster AI's purpose, features, and value proposition as an AI-powered Static Application Security Testing (SAST) platform for development teams and security professionals.
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Ajouté 05/08/2026
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