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DeepXL.ai

Detects manipulated documents, fake IDs, and fraudulent images using forensic analysis.

Em resumovarrido em 2026-09-18
Preço
Preço não lido
Uso
Emergente≈ 13 visitas por mês · estimativa, 2026-09
Atividade
Mantida ativamentenada datado no site
Empresa
ano de fundação sem registro
Roda como
API
Alternativas em Ferramentas de desenvolvimentopor uso, entre as que continuam mantidas
  • Cloudback MCP ServerFaz backup de repositórios GitHub, GitLab, Azure DevOps e Linear com criptografia gerenciada pelo cliente e recuperação rápida.

    Emergente

    ≈ 114 visitas/mês
  • Patent PreCheckAvalia invenções de software contra o estado da técnica e critérios do USPTO para determinar a patenteabilidade antes do depósito.

    EmergenteMantida ativamente

    414 instalações/mês
  • ArchPilotValida a arquitetura de software do editor de código até CI/CD, aplicando decisões de design em repositórios e prevenindo desvios.

    EmergenteMantida ativamente

    1.1k instalações/mês
  • KakuninEmite identidades criptográficas para agentes de IA e gera trilhas de auditoria para conformidade.

    EmergenteMantida ativamente

    56 ★
  • TrustExam.aiMonitors exam sessions with identity verification, screen recording, and behavioral analysis to detect cheating in remote and test center assessments.

    Emergente

    ≈ 2 visitas/mês
  • Spotlight by BackplanesMonitors AI agent activity, drafts security policies from observed behavior, and enforces controls on agent access to tools and external services.

    Emergente

    97 domínios que linkam

Todas as ferramentas de Ferramentas de desenvolvimento →

Perguntas que esta página responde
  • O que é DeepXL.ai?

    Detects manipulated documents, fake IDs, and fraudulent images using forensic analysis.

  • As pessoas usam DeepXL.ai?

    Emergente: ≈ 13 visitas por mês · estimativa, 2026-09.

  • DeepXL.ai continua mantida?

    Mantida ativamente.

  • Quais são as alternativas a DeepXL.ai?

    Em Ferramentas de desenvolvimento, por uso: Cloudback MCP Server, Patent PreCheck, ArchPilot, Kakunin, TrustExam.ai, Spotlight by Backplanes.

Como lemos uma ferramenta

Sem votos, sem avaliações, sem alegações do fornecedor. Toda semana um rastreador lê o próprio site de cada ferramenta e alguns registros públicos, e as palavras no cartão são faixas sobre o que ele leu.

  • Uso: visitas ao site (estimadas), instalações do npm e do PyPI, presença no relatório de uso do Chrome.
  • Atividade: a versão mais recente no GitHub, npm ou PyPI; a página datada mais recente do site; vagas abertas em um quadro público.
  • Preço: a própria página de preços do fornecedor, lida com data. Um número só é impresso quando está naquela página.
  • A linha e os casos de uso são escritos por nós a partir da página inicial, linha a linha, e recusados quando repetem o marketing do fornecedor.

Como os assistentes de IA leem cada site — a leitura sobre a qual os fornecedores nos perguntam — está na página de visibilidade de cada ferramenta.