Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 14:12 UTC

Graphify-Labs / graphify

Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable knowledge graph. A /graphify skill for Claude Code, Cursor, Codex, and Gemini CLI: local deterministic AST parsing, every edge explained, no vector store.

PythonApache-2.0★ 118.234 Sterne⑂ 11.428 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#claude-code#graphrag#knowledge-graph#codex#openclaw#skills#antigravity#gemini#leiden#rag#tree-sitter#ai-agents#ast#code-analysis#code-search#cursor#developer-tools#llm#mcp

Graphify-Labs/graphify erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (51/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Graphify LabsOrganisation
570 Follower2 öffentliche Reposseit Juni 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIgraphifyy0.9.621.711.972230vor 0 Tagenclaudeclaude-codecodexopencodekilocursorgeminiaiderkiropidevinknowledge-graphraggraphragobsidiancommunity-detectiontree-sitterleidenllm

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
16.6/36Commit-Rhythmus — 24/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.790 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.790
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year24

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 1,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.9.62
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,8

Community & Verbreitung

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

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 118.234 Stars
25/25Forks — 11.428 Forks
14.5/15Watcher — 400 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11.428
stars118.234
watchers400
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges10
has_contributingnein
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 — 1.711.972 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraphifyy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.711.972
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?

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 67 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled100
top_contributor_share0,671

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
26.2/42Issue-Lösungsquote — 62 % der Issues geschlossen
3.8/30PR-Annahme — 135/1.066 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/32 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs135
open_issues633
closed_issues1.046
prs_merged_7d0
prs_decided_7d59
prs_merged_30d0
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,623
closed_unmerged_prs931
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d32

Eigentümerschaft & Trägerschaft

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.8/25Reichweite des Inhabers — 570 Follower von Graphify-Labs
3.9/25Kontohistorie — 2 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers570
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginGraphify-Labs
public_repos2
account_age_days79

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 230 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraphifyy
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 — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
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
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.graphify.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 19 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsclaude-code, graphrag, knowledge-graph, codex, openclaw, skills, antigravity, gemini, leiden, rag, tree-sitter, ai-agents, ast, code-analysis, code-search, cursor, developer-tools, llm, mcp
has_wikija
homepagehttps://www.graphify.com
docs_sitehttps://www.graphify.com
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

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 20 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 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
2/5Security-Policy — security policy file 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 — 18 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories36
affected_packages4
assessed_packages205
unassessed_packages15
affected_by_severitycritical 1, high 2, moderate 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 205 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 15 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.graphify.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 96 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.graphify.com/llms.txt
legible_history_share0,96
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes411

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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — tests/fixtures/crate_a/Cargo.toml, tests/fixtures/crate_b/Cargo.toml, tests/fixtures/sample.csproj (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 56 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,56
toolchain_manifeststests/fixtures/crate_a/Cargo.toml, tests/fixtures/crate_b/Cargo.toml, tests/fixtures/sample.csproj, tests/fixtures/xaml_viewmodel/App.csproj
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.8/55Handhabbare Dateigrößen — 26/446 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes366.961
source_files_sampled446
oversized_source_files26

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 — example
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample
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

118.234GitHub-Sterne
100Mitwirkende
1.790Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
633offene 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 25 authors (cap 12)
  • deps.dev does not index pypi:graphifyy@0.9.62; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 11.428 ⇿
0Sterne
11.428Forks
15Releases

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.

10.00010.50011.00011.50011.428672026-082026-092026-09
Major 0Minor 0Patch 15
OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9Gesamtwert

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 · 2026-09-16 14:12 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
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 20 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 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 30
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInetworkx>=3.4pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.1pyproject.toml
PyPItree-sitter>=0.23.0,<0.26pyproject.toml
PyPItree-sitter-python>=0.23,<0.26pyproject.toml
PyPItree-sitter-javascript>=0.23,<0.26pyproject.toml
PyPItree-sitter-typescript>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-go>=0.23,<0.26pyproject.toml
PyPItree-sitter-rust>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-java>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-groovy>=0.1,<0.3pyproject.toml
PyPItree-sitter-c>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-cpp>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-ruby>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-c-sharp>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-kotlin>=1.0,<2.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-scala>=0.23,<0.27pyproject.toml
PyPItree-sitter-php>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-swift>=0.7,<0.9pyproject.toml
PyPItree-sitter-lua>=0.2,<0.6pyproject.toml
PyPItree-sitter-zig>=1.0,<2.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-powershell>=0.26,<0.28pyproject.toml
PyPItree-sitter-elixir>=0.3,<0.5pyproject.toml
PyPItree-sitter-objc>=3.0,<4.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-julia>=0.23,<0.25pyproject.toml
PyPItree-sitter-verilog>=1.0,<2.0pyproject.toml
PyPItree-sitter-fortran>=0.6,<0.8pyproject.toml
PyPItree-sitter-bash>=0.23,<0.27pyproject.toml
PyPItree-sitter-json>=0.23,<0.26pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 220

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 33 direkte und 187 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInetworkx3.4.2direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIrapidfuzz3.14.5direkt
PyPItomli2.4.1direkt
PyPItree-sitter—direkt
PyPItree-sitter0.25.2direkt
PyPItree-sitter-bash0.25.1direkt
PyPItree-sitter-c0.24.2direkt
PyPItree-sitter-c-sharp0.23.5direkt
PyPItree-sitter-cpp0.23.4direkt
PyPItree-sitter-elixir0.3.5direkt
PyPItree-sitter-fortran0.6.0direkt
PyPItree-sitter-go0.25.0direkt
PyPItree-sitter-groovy0.1.2direkt
PyPItree-sitter-java0.23.5direkt
PyPItree-sitter-javascript0.25.0direkt
PyPItree-sitter-json0.24.8direkt
PyPItree-sitter-julia0.23.1direkt
PyPItree-sitter-kotlin1.1.0direkt
PyPItree-sitter-lua0.5.0direkt
PyPItree-sitter-objc3.0.2direkt
PyPItree-sitter-php0.24.1direkt
PyPItree-sitter-powershell0.26.4direkt
PyPItree-sitter-python0.25.0direkt
PyPItree-sitter-ruby0.23.1direkt
PyPItree-sitter-rust0.24.2direkt
PyPItree-sitter-scala0.26.0direkt
PyPItree-sitter-swift0.7.2direkt
PyPItree-sitter-typescript0.23.2direkt
PyPItree-sitter-verilog1.0.3direkt
PyPItree-sitter-zig1.1.2direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.105.2indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanytree2.13.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautograd1.8.0indirekt
PyPIav17.0.1indirekt
PyPIbandit—indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIbeartype0.18.5indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIboto31.43.9indirekt
PyPIbotocore1.43.9indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIctranslate24.7.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.7.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfalkordb1.6.1indirekt
PyPIfaster-whisper1.2.1indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgensim4.4.0indirekt
PyPIgraphifyy0.9.62indirekt
PyPIgraspologic3.4.4indirekt
PyPIgraspologic-native1.2.5indirekt
PyPIgraspologic-native1.3.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub1.15.0indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIhypothesis6.153.0indirekt
PyPIhyppo0.5.2indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjieba0.42.1indirekt
PyPIjieba-py0.46.12indirekt
PyPIjiter0.14.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPIlxml6.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkdownify1.2.2indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImcp1.29.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPIneo4j6.2.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInuitka—indirekt
PyPInuitka4.1indirekt
PyPInumba0.65.1indirekt
PyPIonnxruntime1.26.0indirekt
PyPIopenai2.36.0indirekt
PyPIopenpyxl3.1.5indirekt
PyPIpackageurl-python0.17.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas3.0.3indirekt
PyPIpatchelf—indirekt
PyPIpatchelf0.17.2.4indirekt
PyPIpatsy1.0.2indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIpip26.1.1indirekt
PyPIpip-api0.0.34indirekt
PyPIpip-audit—indirekt
PyPIpip-audit2.10.0indirekt
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpot0.9.6.post1indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprotobuf7.34.1indirekt
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PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItokenizers0.23.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
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PyPItree-sitter-dm0.25.1indirekt
PyPItree-sitter-hcl1.2.0indirekt
PyPItree-sitter-ocaml0.25.0indirekt
PyPItree-sitter-pascal0.11.0indirekt
PyPItree-sitter-sql0.3.11indirekt
PyPItyper0.25.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIumap-learn0.5.12indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.47.0indirekt
PyPIvirtualenv21.3.3indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwrapt2.1.2indirekt
PyPIyt-dlp2026.8.19indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 4

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 205 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 4 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 15 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow12.2.0indirektkritisch2612.3.0
pip26.1.1indirekthoch426.2.0
soupsieve2.8.3indirekthoch42.8.4
cryptography49.0.0indirektmittel250.0.0

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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