Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 05:59 UTC

CompOmics / ms2rescore

Modular and user-friendly platform for AI-assisted rescoring of peptide identifications

PythonApache-2.0★ 66 Sterne⑂ 23 Forksseit Aug. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#proteomics#ms2pip#percolator#deeplc#peptide-identification

CompOmics/ms2rescore erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (51/100). Zuletzt vor 6 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Computational Omics and Systems Biology GroupOrganisation
132 Follower117 öffentliche Reposseit März 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIms2rescore4.0.221.80246vor 6 Tagenms2rescorems2pipdeeplcproteomicsmass-spectrometrypeptide-identificationrescoringmachine-learning

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 215 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year215
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year21

Release-Disziplin

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 44 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 79,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count44
latest_release_tagv4.0.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases79,9

Community & Verbreitung

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

60Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
29.4/60Stars — 66 Stars
11.2/25Forks — 23 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks23
stars66
watchers6
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadgen.net, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
57.8/80Downloads pro Monat — 21.802 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesms2rescore
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads21.802
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 49 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled7
top_contributor_share0,491

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.6/42Issue-Lösungsquote — 87 % der Issues geschlossen
25.3/30PR-Annahme — 112/133 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs112
open_issues16
closed_issues109
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,872
closed_unmerged_prs21
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.3/25Reichweite des Inhabers — 132 Follower von CompOmics
25/25Kontohistorie — 117 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers132
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginCompOmics
public_repos117
account_age_days4.191

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 46 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesms2rescore
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ms2rescore.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsproteomics, ms2pip, percolator, deeplc, peptide-identification
has_wikinein
homepagehttps://ms2rescore.readthedocs.io
docs_sitehttps://ms2rescore.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
9.4/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: lightning 2.6.6 (high 7.8)
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages90
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:ms2rescore@4.0.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 90 Paketen. 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.

52Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
34.1/40Lesbare Commit-Historie — 64 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/49 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes116.571
source_files_sampled49
oversized_source_files1

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

66GitHub-Sterne
7Mitwirkende
215Commits, letzte 12 Monate
6Tage seit letztem Push
44Releases
2Bus-Faktor
16offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 23 ⇿
0Sterne
23Forks
43Releases

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.

048121620242312019-082023-022026-07
Major 3Minor 3Patch 14

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3Gesamtwert

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 · 2026-09-14 05:59 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
8CI-Tests4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 18
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcascade-config>=0.4.0pyproject.toml
PyPIclick>=7pyproject.toml
PyPIcustomtkinter>=5,<6pyproject.toml
PyPIdeeplc>=4.0.0pyproject.toml
PyPIim2deep>=2.0.1pyproject.toml
PyPIjinja2>=3pyproject.toml
PyPIlxml>=4.5pyproject.toml
PyPIms2pip>=4.2.0pyproject.toml
PyPIms2rescore_rs>=0.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25,<3.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1pyproject.toml
PyPIplotly>=5pyproject.toml
PyPIpsm_utils>=1.1pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14pyproject.toml
PyPIpyteomics>=4.7.2pyproject.toml
PyPIrich>=12pyproject.toml
PyPIristretto-ms>=0.3.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 210

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 191 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcascade-config0.4.0direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIcustomtkinter5.2.2direkt
PyPIdeeplc4.0.0direkt
PyPIim2deep2.0.2direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPIms2pip4.2.0direkt
PyPIms2rescore-rs0.5.0direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.1direkt
PyPIpackaging26.2direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIplotly6.9.0direkt
PyPIpsm-utils1.5.5direkt
PyPIpyarrow25.0.0direkt
PyPIpyteomics4.7.5direkt
PyPIrich14.3.4direkt
PyPIristretto-ms0.3.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIaltgraph0.17.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIcbor26.1.3indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdarkdetect0.8.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.4indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython9.15.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlightning2.6.5indirekt
PyPIlightning-utilities0.15.3indirekt
PyPImacholib1.16.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPIms2rescore4.0.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImumble0.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInarwhals2.24.0indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpydoc1.10.0indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIonnx1.22.0indirekt
PyPIonnx2torch1.5.15indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpefile2024.8.26indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpsims1.3.6indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyinstaller6.21.0indirekt
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.6indirekt
PyPIpyopenms3.5.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytorch-lightning2.6.5indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIrustyms0.10.0indirekt
PyPIscikit-learn1.9.0indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIscipy1.18.0indirekt
PyPIsemver3.0.4indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-argparse0.6.0indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinx-inline-tabs2025.12.21.14indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItorch2.13.0indirekt
PyPItorchmetrics1.9.0indirekt
PyPItorchvision0.28.0indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItqdm4.69.1indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.51.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxgboost2.1.4indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:ms2rescore@4.0.2 zieht 90 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
lightning2.6.6indirekthoch12022.6.15

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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