Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 02:04 UTC

FailproofAI / failproofai

Observability and enforcement for AI agent harnesses. Capture every run and runtime reliability with policy enforcement. 40 built-in policies, a local dashboard, no account required with a generous free cloud plan

MDX · TypeScript · PythonEigene Lizenz★ 2.451 Sterne⑂ 449 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

FailproofAI/failproofai erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (91/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Failproof AIOrganisation

47 Follower14 öffentliche Reposseit Apr. 2025

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
npm	failproofai	1.0.3	9.795	121	vor 8 Tagen	agent-observability llm-observability agent-tracing agent-monitoring agent-harness guardrails enforcement policies evals ai-agent autonomous-agent agent-reliability failure-prevention claude-code codex hermes openclaw cli local-first hooks
PyPI	fp-cloud-cli	0.0.1b1	126	1	vor 14 Tagen	agents observability ai monitoring failproofai cli

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
15.9/36	Commit-Rhythmus — 23/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 625 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	625
human_commit_share	0,34
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	23

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,5 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v1.0.4-beta.2
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	1,5

Community & Verbreitung

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

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

55/60	Stars — 2.451 Stars
22.1/25	Forks — 449 Forks
2.7/15	Watcher — 4 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	449
stars	2.451
watchers	4
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
16.9/22.5	Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	7
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

67Gut

Wie die Bewertung erfolgt

53.3/80	Downloads pro Monat — 9.921 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	failproofai, fp-cloud-cli
dependents	—
ecosystems	npm, pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	9.921
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

35Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 82 % der Commits
12.2/13.5	Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	9
top_contributor_share	0,823

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

35.7/42	Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
25.3/30	PR-Annahme — 539/640 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	539
open_issues	20
closed_issues	113
prs_merged_7d	4
prs_decided_7d	5
prs_merged_30d	17
prs_decided_30d	22
issue_closed_ratio	0,85
closed_unmerged_prs	101
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
12.1/25	Reichweite des Inhabers — 47 Follower von FailproofAI
11.4/25	Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	47
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	FailproofAI
public_repos	14
account_age_days	519

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20	Versionshistorie — 121 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	failproofai, fp-cloud-cli
ecosystems	npm, pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 14 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — eslint.config.mjs
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://befailproof.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 20 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	claude-code, reliability, agent-reliability, hooks, agent-failure, ai-agent, codex, llm, llm-failures, npm-package, agent-harness, agent-observability, agent-tracing, enforcement, evals, guardrails, hermes, llm-observability, observability, openclaw
has_wiki	nein
homepage	https://befailproof.ai
docs_site	https://befailproof.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

59Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5	Code-Review — Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5	Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3/7.5	Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	18
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	0
scorecard_aggregate	5,9

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	10
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von npm:failproofai@1.0.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 10 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.

91Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://befailproof.ai/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 34 von 34 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://befailproof.ai/llms.txt
legible_history_share	1
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	81.921

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

86Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

12.6/18	Bootstrap mit einem Befehl — Cargo.toml, crates/failproofaid/Cargo.toml, crates/fpai-collect/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.mjs
11/11	Statische Typprüfung — fp-cloud-cli/fp_cli/py.typed, sdk/python/failproofai_sdk/py.typed, tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 20 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 56 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	Cargo.lock, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	fp-cloud-cli/fp_cli/py.typed, sdk/python/failproofai_sdk/py.typed, tsconfig.json
agent_commit_share	0,2
toolchain_manifests	Cargo.toml, crates/failproofaid/Cargo.toml, crates/fpai-collect/Cargo.toml, crates/fpai-ipc/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0,56

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — MDX mit Typprüfungs-Konfiguration (fp-cloud-cli/fp_cli/py.typed, sdk/python/failproofai_sdk/py.typed, tsconfig.json)
53.4/55	Handhabbare Dateigrößen — 24/816 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	MDX
largest_source_bytes	306.311
source_files_sampled	816
oversized_source_files	24

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — docs/reference/openapi.json
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	docs/reference/openapi.json
interfaces_expected_of	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

2.451GitHub-Sterne

9Mitwirkende

625Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

1Bus-Faktor

20offene Issues

crates.io, npm, 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 ★ / 449 ⇿

0Sterne

449Forks

94Releases

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.

Major 1Minor 0Patch 13

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10

5.9Gesamtwert

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 · 2026-09-09 02:03 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6	Code-Review	Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6
10	Contributors	project has 4 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
9	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
1	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4	Vulnerabilities	6 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 10

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	httpx	`>=0.27`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.13,<0.28`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
PyPI	click	`>=8.1`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=13`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
PyPI	pygments	`>=2.13`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
PyPI	posthog	`>=3.5,<8`	fp-cloud-cli/pyproject.toml
npm	html-to-image	`^1.11.13`	package.json
npm	posthog-node	`^5.50.0`	package.json
npm	sql.js	`^1.14.1`	package.json
npm	yaml	`^2.9.0`	package.json

Alle Abhängigkeiten 477

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 14 direkte und 463 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	html-to-image	`^1.11.13`	direkt
npm	posthog-node	`^5.50.0`	direkt
npm	sql.js	`^1.14.1`	direkt
npm	yaml	`^2.9.0`	direkt
PyPI	click	`8.4.2`	direkt
PyPI	click	`8.5.0`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	posthog	`5.4.0`	direkt
PyPI	posthog	`7.47.0`	direkt
PyPI	pygments	`2.21.0`	direkt
PyPI	rich	`14.3.4`	direkt
PyPI	rich	`15.0.0`	direkt
PyPI	typer	`0.27.1`	direkt
PyPI	typer	`0.27.2`	direkt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	assert-json-diff	`2.0.2`	indirekt
crates.io	atomic-waker	`1.1.2`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.22.1`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.13.1`	indirekt
crates.io	block-buffer	`0.12.1`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.20.3`	indirekt
crates.io	bytes	`1.12.1`	indirekt
crates.io	cc	`1.4.0`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	cfg_aliases	`0.2.2`	indirekt
crates.io	chacha20	`0.10.1`	indirekt
crates.io	const-oid	`0.10.2`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.3.0`	indirekt
crates.io	crypto-common	`0.2.2`	indirekt
crates.io	deadpool	`0.12.3`	indirekt
crates.io	deadpool-runtime	`0.1.4`	indirekt
crates.io	deranged	`0.5.8`	indirekt
crates.io	digest	`0.11.3`	indirekt
crates.io	displaydoc	`0.2.7`	indirekt
crates.io	equivalent	`1.0.2`	indirekt
crates.io	errno	`0.3.14`	indirekt
crates.io	fallible-iterator	`0.3.0`	indirekt
crates.io	fallible-streaming-iterator	`0.1.9`	indirekt
crates.io	fastrand	`2.5.0`	indirekt
crates.io	find-msvc-tools	`0.1.9`	indirekt
crates.io	fnv	`1.0.7`	indirekt
crates.io	foldhash	`0.2.0`	indirekt
crates.io	form_urlencoded	`1.2.2`	indirekt
crates.io	fsevent-sys	`4.1.0`	indirekt
crates.io	futures	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-channel	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-core	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-executor	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-io	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-macro	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-sink	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-task	`0.3.33`	indirekt
crates.io	futures-util	`0.3.33`	indirekt
crates.io	getrandom	`0.2.17`	indirekt
crates.io	getrandom	`0.3.4`	indirekt
crates.io	getrandom	`0.4.3`	indirekt
crates.io	h2	`0.4.16`	indirekt
crates.io	hashbrown	`0.16.1`	indirekt
crates.io	hashbrown	`0.17.1`	indirekt
crates.io	hashlink	`0.12.1`	indirekt
crates.io	hermit-abi	`0.5.2`	indirekt
crates.io	http	`1.5.0`	indirekt
crates.io	http-body	`1.1.0`	indirekt
crates.io	http-body-util	`0.1.4`	indirekt
crates.io	httparse	`1.10.1`	indirekt
crates.io	httpdate	`1.0.3`	indirekt
crates.io	hybrid-array	`0.4.14`	indirekt
crates.io	hyper	`1.11.0`	indirekt
crates.io	hyper-rustls	`0.27.9`	indirekt
crates.io	hyper-util	`0.1.20`	indirekt
crates.io	icu_collections	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_locale_core	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_normalizer	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_normalizer_data	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_properties	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_properties_data	`2.2.0`	indirekt
crates.io	icu_provider	`2.2.0`	indirekt
crates.io	idna	`1.1.0`	indirekt
crates.io	idna_adapter	`1.2.2`	indirekt
crates.io	indexmap	`2.14.0`	indirekt
crates.io	inotify	`0.11.4`	indirekt
crates.io	inotify-sys	`0.1.8`	indirekt
crates.io	ipnet	`2.12.1`	indirekt
crates.io	itoa	`1.0.18`	indirekt
crates.io	js-sys	`0.3.103`	indirekt
crates.io	kqueue	`1.2.0`	indirekt
crates.io	kqueue-sys	`1.1.2`	indirekt
crates.io	lazy_static	`1.5.0`	indirekt
crates.io	libc	`—`	indirekt
crates.io	libc	`0.2.189`	indirekt
crates.io	libsqlite3-sys	`0.38.2`	indirekt
crates.io	linux-raw-sys	`0.12.1`	indirekt
crates.io	litemap	`0.8.2`	indirekt
crates.io	log	`0.4.33`	indirekt
crates.io	lru-slab	`0.1.2`	indirekt
crates.io	matchers	`0.2.0`	indirekt
crates.io	memchr	`2.8.3`	indirekt
crates.io	mio	`1.2.2`	indirekt
crates.io	notify	`—`	indirekt
crates.io	notify	`8.2.0`	indirekt
crates.io	notify-types	`2.1.0`	indirekt
crates.io	num-conv	`0.2.2`	indirekt
crates.io	num-traits	`0.2.19`	indirekt
crates.io	num_cpus	`1.17.0`	indirekt
crates.io	once_cell	`1.21.4`	indirekt
crates.io	percent-encoding	`2.3.2`	indirekt
crates.io	pin-project-lite	`0.2.17`	indirekt
crates.io	pkg-config	`0.3.33`	indirekt
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PyPI	wrapt	`2.3.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`4.0.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von npm:failproofai@1.0.3 zieht 10 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

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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