Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 22:37 UTC

567-labs / instructor

structured outputs for llms

PythonMIT★ 13.788 Sterne⑂ 1.206 Forksseit Juni 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#openai#python#pydantic-v2#openai-functions#validation#openai-function-calli

567-labs/instructor erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (47/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

91
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

567-labsOrganisation
134 Follower4 öffentliche Reposseit Dez. 2023

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIinstructor1.16.028.641.19997vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

89Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
24.2/36Commit-Rhythmus — 35/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 223 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year223
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year35

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 25,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.16.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases25,7

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

87Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 13.788 Stars
25/25Forks — 1.206 Forks
9.5/15Watcher — 53 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.206
stars13.788
watchers53
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 28.641.199 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesinstructor
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads28.641.199
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,685

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
41.2/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
15.4/30PR-Annahme — 851/1.654 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/13 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs851
open_issues12
closed_issues671
prs_merged_7d2
prs_decided_7d15
prs_merged_30d8
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,982
closed_unmerged_prs803
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d13

Eigentümerschaft & Trägerschaft

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.3/25Reichweite des Inhabers — 134 Follower von 567-labs
10.6/25Kontohistorie — 4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers134
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_login567-labs
public_repos4
account_age_days1.000

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 97 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesinstructor
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 10 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://python.useinstructor.com/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsopenai, python, pydantic-v2, openai-functions, validation, openai-function-calli
has_wikija
homepagehttps://python.useinstructor.com/
docs_sitehttps://python.useinstructor.com/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 159 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.2/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: aiohttp 3.12.15 (critical 9.1), aiohttp 3.13.5 (high 7.5), requests 2.32.5 (moderate 5.5)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
29.3/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 233 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories332
affected_packages37
assessed_packages289
unassessed_packages24
affected_by_severitycritical 4, high 6, moderate 6, low 1, unknown 20
direct_affected_packages3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 289 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 24 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursor/rules/documentation-sync.mdc, .cursor/rules/followups.mdc, .cursor/rules/new-features-planning.mdc, .cursor/rules/readme.md, .cursor/rules/simple-language.mdc, AGENT.md, CLAUDE.md, docs/AGENT.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 96 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files.cursor/rules/documentation-sync.mdc, .cursor/rules/followups.mdc, .cursor/rules/new-features-planning.mdc, .cursor/rules/readme.md, .cursor/rules/simple-language.mdc, AGENT.md, CLAUDE.md, docs/AGENT.md
agent_instruction_max_bytes13.329

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — instructor/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 19 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsinstructor/py.typed
agent_commit_share0,19
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (instructor/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/549 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes49.681
source_files_sampled549
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

13.788GitHub-Sterne
98Mitwirkende
223Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
12offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 27 authors (cap 12)
  • deps.dev does not index pypi:instructor@1.16.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • Advisory severity resolved for 120 of 287 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.206 ⇿
0Sterne
1.206Forks
78Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

02505007501.0001.2501.206152024-012025-052026-08
Major 1Minor 17Patch 60

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-27 22:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities159 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 13
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIopenai>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic<3.0.0,>=2.8.0pyproject.toml
PyPIeval-type-backport>=0.2.2pyproject.toml
PyPIdocstring-parser<1.0,>=0.16pyproject.toml
PyPItyper<1.0.0,>=0.9.0pyproject.toml
PyPIrich<15.0.0,>=13.7.0pyproject.toml
PyPIaiohttp<4.0.0,>=3.9.1pyproject.toml
PyPItenacity<10.0.0,>=8.2.3pyproject.toml
PyPIpydantic-core<3.0.0,>=2.18.0pyproject.toml
PyPIjiter>=0.6.1,<0.15pyproject.toml
PyPIjinja2<4.0.0,>=3.1.4pyproject.toml
PyPIrequests<3.0.0,>=2.32.3pyproject.toml
PyPIregex>=2023.0.0,<2027.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 313

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 30 direkte und 283 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaiohttp3.12.15direkt
PyPIaiohttp3.13.5direkt
PyPIdocstring-parser—direkt
PyPIdocstring-parser0.17.0direkt
PyPIeval-type-backport0.2.2direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjiter0.10.0direkt
PyPIjiter0.14.0direkt
PyPIopenai—direkt
PyPIopenai1.24.1direkt
PyPIopenai2.31.0direkt
PyPIopenai2.6.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.11.7direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.7.1direkt
PyPIpydantic-core2.33.2direkt
PyPIpydantic-core2.41.5direkt
PyPIregex—direkt
PyPIregex2025.7.34direkt
PyPIregex2026.7.19direkt
PyPIrequests2.32.5direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich14.1.0direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPItenacity9.1.2direkt
PyPItyper—direkt
PyPItyper0.16.1direkt
PyPItyper0.23.2direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.93.0indirekt
PyPIanyio4.10.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackrefs5.9indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.5indirekt
PyPIblack25.1.0indirekt
PyPIbleach6.2.0indirekt
PyPIboto31.42.97indirekt
PyPIboto31.43.67indirekt
PyPIbotocore1.42.97indirekt
PyPIbotocore1.43.67indirekt
PyPIcachecontrol0.14.3indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcairocffi1.7.1indirekt
PyPIcairosvg—indirekt
PyPIcairosvg2.8.2indirekt
PyPIcerebras-cloud-sdk1.46.0indirekt
PyPIcertifi2025.8.3indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcohere—indirekt
PyPIcohere5.17.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcourlan1.3.2indirekt
PyPIcoverage7.10.5indirekt
PyPIcsscompressor0.9.5indirekt
PyPIcssselect20.8.0indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIdatasets3.6.0indirekt
PyPIdateparser1.2.2indirekt
PyPIdebugpy1.8.16indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.3.8indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.1indirekt
PyPIexecuting2.2.0indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.110.3indirekt
PyPIfastapi0.115.14indirekt
PyPIfastavro1.12.0indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfireworks-ai0.15.15indirekt
PyPIfrozenlist1.7.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2025.3.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.45indirekt
PyPIgoogle-api-core2.25.1indirekt
PyPIgoogle-auth2.40.3indirekt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.111.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.36.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.4.3indirekt
PyPIgoogle-cloud-resource-manager1.14.2indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage2.19.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.7.1indirekt
PyPIgoogle-genai1.31.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.7.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.70.0indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIgreenlet3.2.4indirekt
PyPIgriffe1.13.0indirekt
PyPIgroq0.26.0indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.2indirekt
PyPIgrpcio1.74.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.74.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.1.8indirekt
PyPIhtmldate1.9.3indirekt
PyPIhtmlmin20.1.13indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.0indirekt
PyPIhttpx-ws0.7.2indirekt
PyPIhuggingface-hub0.34.4indirekt
PyPIidentify2.6.13indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIinstructor—indirekt
PyPIinstructor1.0.3indirekt
PyPIinstructor1.16.1indirekt
PyPIinvoke2.2.0indirekt
PyPIipykernel6.30.1indirekt
PyPIipython8.18.1indirekt
PyPIipython8.37.0indirekt
PyPIipython9.4.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjmespath1.0.1indirekt
PyPIjsmin3.0.1indirekt
PyPIjsonpath-python1.1.6indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.8.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupytext1.17.2indirekt
PyPIjustext3.0.2indirekt
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PyPIpyarrow21.0.0indirekt
PyPIpyasn10.6.1indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
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PyPIpytest-examples0.0.18indirekt
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PyPIwriter-sdk2.3.1indirekt
PyPIwsproto1.2.0indirekt
PyPIxai-sdk1.1.0indirekt
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PyPIyarl1.20.1indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 37

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 289 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 37 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte. 24 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
aiohttp3.12.15direktkritisch643.14.3
black25.1.0indirektkritisch326.3.1
gitpython3.1.45indirektkritisch263.1.58
litellm1.76.0indirektkritisch211.84.0
aiohttp3.13.5direkthoch283.14.3
cairosvg2.8.2indirekthoch22.9.0
click8.1.8indirekthoch18.3.3
click8.2.1indirekthoch18.3.3
click8.3.1indirekthoch18.3.3
google-cloud-aiplatform1.111.0indirekthoch41.133.0
requests2.32.5direktmittel22.33.0
bleach6.2.0indirektmittel26.4.0
diskcache5.6.3indirektmittel2—
filelock3.19.1indirektmittel43.20.3
idna3.10indirektmittel23.15
idna3.11indirektmittel23.15
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0
datasets3.6.0indirektunbekannt15.0.1
lxml5.4.0indirektunbekannt2—
lxml-html-clean0.4.2indirektunbekannt6—
mistune3.1.3indirektunbekannt30—
msgpack1.1.1indirektunbekannt2—
nbconvert7.16.6indirektunbekannt6—
pillow10.4.0indirektunbekannt34—
protobuf6.32.0indirektunbekannt2—
pyarrow21.0.0indirektunbekannt2—
pyasn10.6.1indirektunbekannt10—
pymdown-extensions10.16.1indirektunbekannt6—
pytest8.4.1indirektunbekannt2—
python-dotenv1.1.1indirektunbekannt2—
soupsieve2.8indirektunbekannt4—
starlette0.46.2indirektunbekannt14—
tornado6.5.2indirektunbekannt18—
urllib31.26.20indirektunbekannt10—
urllib32.5.0indirektunbekannt8—
urllib32.6.3indirektunbekannt4—
virtualenv20.34.0indirektunbekannt2—

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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