Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 13:26 UTC

Eigenwise / atomic-agents

Building AI agents, atomically

PythonMIT★ 6.287 Sterne⑂ 559 Forksseit Juni 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerTerminal-Oberflächewie das ermittelt wird
#ai#artificial-intelligence#large-language-model#large-language-models#llms#openai#openai-api

Eigenwise/atomic-agents erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (28/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Kenny VaneetveldePersönliches Konto
183 Follower22 öffentliche Reposseit März 2019

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIatomic-agents2.13.111.71191vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
26.3/36Commit-Rhythmus — 38/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 306 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year306
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 70 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tagv2.14.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases7,8

Community & Verbreitung

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

79Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 6.287 Stars
22.9/25Forks — 559 Forks
9.7/15Watcher — 56 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks559
stars6.287
watchers56
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_badges12
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
54.2/80Downloads pro Monat — 11.711 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesatomic-agents
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads11.711
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

31Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 48 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled48
top_contributor_share0,768

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.3/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
25.4/30PR-Annahme — 148/175 entschiedene PRs gemergt
9/13Newcomer PR acceptance — 9/13 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs148
open_issues2
closed_issues117
prs_merged_7d17
prs_decided_7d17
prs_merged_30d27
prs_decided_30d32
issue_closed_ratio0,983
closed_unmerged_prs27
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d13

Eigentümerschaft & Trägerschaft

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.3/25Reichweite des Inhabers — 183 Follower von Eigenwise
21.9/25Kontohistorie — 22 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers183
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginEigenwise
public_repos22
account_age_days2.765
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 91 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesatomic-agents
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
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://eigenwise.github.io/atomic-agents/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, artificial-intelligence, large-language-model, large-language-models, llms, openai, openai-api
has_wikija
homepagehttps://eigenwise.github.io/atomic-agents/
docs_sitehttps://eigenwise.github.io/atomic-agents/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

28Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — uv.lock
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
5.3/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: gitpython 3.1.45 (critical 9.8), litellm 1.80.9 (critical 9.8), mcp 1.22.0 (high 7.5)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
23.8/40Keine offenen Advisories — 3 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 321 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories384
affected_packages35
assessed_packages284
unassessed_packages43
affected_by_severitycritical 10, high 15, moderate 9, low 1
direct_affected_packages3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 284 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 43 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.

92Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .aider.conf.yml, AGENTS.md, claude-plugin/atomic-agents/skills/framework/references/agents.md, docs/api/agents.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://eigenwise.github.io/atomic-agents/llms.txt)
33.6/40Lesbare Commit-Historie — 63 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://eigenwise.github.io/atomic-agents/llms.txt
legible_history_share0,63
agent_instruction_files.aider.conf.yml, AGENTS.md, claude-plugin/atomic-agents/skills/framework/references/agents.md, docs/api/agents.md
agent_instruction_max_bytes14.846

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

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
11/11Statische Typprüfung — pyrightconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 50 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyrightconfig.json
agent_commit_share0,5
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyrightconfig.json)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 1/224 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes130.517
source_files_sampled224
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

6.287GitHub-Sterne
48Mitwirkende
306Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
70Releases
1Bus-Faktor
2offene 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 17 authors (cap 12)
  • deps.dev does not index pypi:atomic-agents@2.13.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • Advisory severity resolved for 120 of 138 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 559 ⇿
0Sterne
559Forks
65Releases

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.

0100200300400500600556172024-062025-082026-10
Major 0Minor 13Patch 51

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIinstructor>=1.17.0,<2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.4,<3.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.1,<14.0.0pyproject.toml
PyPIgitpython>=3.1.43,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpyfiglet>=1.0.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPItextual>=5.3.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2,<7.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3,<3.0.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.8.0,<2pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.50.0,<2.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 327

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 308 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIgitpython—direkt
PyPIgitpython3.1.45direkt
PyPIinstructor—direkt
PyPIinstructor1.17.0direkt
PyPIlitellm1.80.9direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp1.22.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.4direkt
PyPIpyfiglet—direkt
PyPIpyfiglet1.0.4direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich13.9.4direkt
PyPItextual—direkt
PyPItextual5.3.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIaiohttp3.14.5indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalembic1.17.2indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.93.0indirekt
PyPIanyio4.11.0indirekt
PyPIarize-phoenix-otel—indirekt
PyPIarize-phoenix-otel0.17.1indirekt
PyPIarxiv-search1.0.0indirekt
PyPIasyncer0.0.8indirekt
PyPIatomic-agents—indirekt
PyPIatomic-agents2.14.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIauthlib1.6.5indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbasic-multimodal1.0.0indirekt
PyPIbasic-pdf-analysis1.0.0indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIbeartype0.22.8indirekt
PyPIbeautifulsoup4—indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.2indirekt
PyPIblack24.10.0indirekt
PyPIbocha-search1.0.0indirekt
PyPIbuild1.3.0indirekt
PyPIcachetools6.2.2indirekt
PyPIcalculator1.0.0indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIchromadb—indirekt
PyPIchromadb1.3.5indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcourlan1.3.2indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcoverage7.12.0indirekt
PyPIcryptography46.0.3indirekt
PyPIcssselect1.3.0indirekt
PyPIcyclopts4.3.0indirekt
PyPIdateparser1.2.2indirekt
PyPIdatetime-tool1.0.0indirekt
PyPIdeep-research0.1.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIdspy—indirekt
PyPIdspy3.0.4indirekt
PyPIdspy-integration1.0.0indirekt
PyPIdurationpy0.10indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexample-client0.1.0indirekt
PyPIexample-mcp-server—indirekt
PyPIexample-mcp-server0.1.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.122.0indirekt
PyPIfastapi-memory0.1.0indirekt
PyPIfastmcp—indirekt
PyPIfastmcp2.13.3indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfia-signals1.0.0indirekt
PyPIfilelock3.20.0indirekt
PyPIfirecrawl-search1.0.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflatbuffers25.9.23indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2025.10.0indirekt
PyPIfxmacrodata-tool1.0.0indirekt
PyPIgepa0.0.17indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgoogle-api-core2.28.1indirekt
PyPIgoogle-api-python-client—indirekt
PyPIgoogle-api-python-client2.187.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.43.0indirekt
PyPIgoogle-auth-httplib20.2.1indirekt
PyPIgoogle-genai1.52.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirekt
PyPIgreenlet3.3.0indirekt
PyPIgroq0.33.0indirekt
PyPIgrpcio1.67.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhackernews-search1.0.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhf-xet1.2.0indirekt
PyPIhooks-example1.0.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhtmldate1.9.4indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttplib20.31.0indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub1.1.5indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.11.1indirekt
PyPIjoblib1.5.2indirekt
PyPIjson-repair0.54.2indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-path0.3.4indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjustext3.0.2indirekt
PyPIkubernetes33.1.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.0.3indirekt
PyPIlxml—indirekt
PyPIlxml5.4.0indirekt
PyPIlxml-html-clean—indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.3indirekt
PyPImagicattr0.1.6indirekt
PyPImako1.3.10indirekt
PyPImarkdown3.10indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdownify—indirekt
PyPImarkdownify0.14.1indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImmh35.2.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser2.0.0indirekt
PyPInested-multimodal1.0.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy2.3.5indirekt
PyPIoauthlib3.3.1indirekt
PyPIonnxruntime1.23.2indirekt
PyPIopenai—indirekt
PyPIopenai2.8.1indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopeninference-instrumentation0.1.71indirekt
PyPIopeninference-instrumentation-openai—indirekt
PyPIopeninference-instrumentation-openai0.1.65indirekt
PyPIopeninference-semantic-conventions0.1.41indirekt
PyPIopentelemetry-api1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation0.59b0indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.38.0indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.59b0indirekt
PyPIoptuna4.6.0indirekt
PyPIorchestration-agent0.1.0indirekt
PyPIorjson3.11.4indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathable0.4.4indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpathvalidate3.3.1indirekt
PyPIpd-data-server0.1.0indirekt
PyPIpd-math-server0.1.0indirekt
PyPIpd-text-server0.1.0indirekt
PyPIpdf-reader1.0.0indirekt
PyPIpdoc30.11.6indirekt
PyPIpersistent-memory1.0.0indirekt
PyPIphoenix-tracing1.0.0indirekt
PyPIpillow12.0.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIportalocker3.2.0indirekt
PyPIposthog5.4.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.0indirekt
PyPIprogressive-disclosure0.1.0indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIproto-plus1.26.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.1indirekt
PyPIpulsar-client—indirekt
PyPIpulsar-client3.8.0indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.3.0indirekt
PyPIpy-key-value-shared0.3.0indirekt
PyPIpyasn10.6.1indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpybase641.4.2indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.12.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyjwt2.10.1indirekt
PyPIpyparsing3.2.5indirekt
PyPIpypdf—indirekt
PyPIpypdf6.10.2indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpypika0.48.9indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpyreadline33.5.4indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-asyncio0.26.0indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.1indirekt
PyPIpython-multipart0.0.20indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
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PyPIqdrant-client—indirekt
PyPIqdrant-client1.16.0indirekt
PyPIquickstart1.0.0indirekt
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PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 35

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 284 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 35 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte. 43 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
gitpython3.1.45direktkritisch593.1.62
litellm1.80.9direktkritisch451.96.2
anyio4.11.0indirektkritisch44.14.2
authlib1.6.5indirektkritisch161.7.1
black24.10.0indirektkritisch326.3.1
chromadb1.3.5indirektkritisch8—
cryptography46.0.3indirektkritisch1350.0.0
fastmcp2.13.3indirektkritisch93.2.0
pillow12.0.0indirektkritisch3812.3.0
pyjwt2.10.1indirektkritisch312.15.0
mcp1.22.0direkthoch72.2.0
fsspec2025.10.0indirekthoch22026.6.0
httplib20.31.0indirekthoch20.32.0
json-repair0.54.2indirekthoch10.60.1
lxml5.4.0indirekthoch26.1.0
lxml-html-clean0.4.3indirekthoch60.4.5
mako1.3.10indirekthoch61.4.2
orjson3.11.4indirekthoch23.11.6
protobuf6.33.1indirekthoch26.33.5
pyasn10.6.1indirekthoch100.6.4
pypdf6.10.2indirekthoch536.19.0
python-multipart0.0.20indirekthoch140.0.31
soupsieve2.8indirekthoch82.9.0
starlette0.50.0indirekthoch101.3.1
virtualenv20.35.4indirekthoch1021.7.13
diskcache5.6.3indirektmittel2—
filelock3.20.0indirektmittel43.20.3
h24.3.0indirektmittel24.4.1
hpack4.1.0indirektmittel24.2.0
multidict6.7.0indirektmittel26.9.1
oauthlib3.3.1indirektmittel44.0.0
pydantic-settings2.12.0indirektmittel12.14.2
pytest8.4.2indirektmittel29.0.3
python-dotenv1.2.1indirektmittel21.2.2
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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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