Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 19:11 UTC

HKUDS / Vibe-Trading

"Vibe-Trading: Your Personal Trading Agent"

PythonMIT★ 33.564 Sterne⑂ 5.475 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstWeboberflächewie das ermittelt wird
#backtesting#multi-agent#quantitative-finance#trading#ai-agent#algorithmic-trading#fintech#llm#mcp#python

HKUDS/Vibe-Trading erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (94/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

✨Data Intelligence Lab@HKU✨Organisation
13.525 Follower92 öffentliche Reposseit Nov. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIvibe-trading-ai0.1.1531.32416vor 7 Tagenfinancetradingbacktestingagentswarmquantitative

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 — 2.269 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.269
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year24

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 14,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv0.1.15
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases14,9

Community & Verbreitung

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

90Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 33.564 Stars
25/25Forks — 5.475 Forks
12.5/15Watcher — 176 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks5.475
stars33.564
watchers176
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
59.9/80Downloads pro Monat — 31.324 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvibe-trading-ai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31.324
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 55 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,55

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
40.5/42Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen
22/30PR-Annahme — 754/1.026 entschiedene PRs gemergt
10.1/13Newcomer PR acceptance — 7/9 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/25 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs754
open_issues14
closed_issues372
prs_merged_7d22
prs_decided_7d34
prs_merged_30d48
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,964
closed_unmerged_prs272
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d9

Eigentümerschaft & Trägerschaft

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 13.525 Follower von HKUDS
20.7/25Kontohistorie — 92 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers13.525
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginHKUDS
public_repos92
account_age_days1.402

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 16 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvibe-trading-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

94Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://vibetrading.wiki/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbacktesting, multi-agent, quantitative-finance, trading, ai-agent, algorithmic-trading, fintech, llm, mcp, python
has_wikija
homepagehttps://vibetrading.wiki/
docs_sitehttps://vibetrading.wiki/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 5/25 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-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 — 13 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages180
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:vibe-trading-ai@0.1.15 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 180 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — desktop/electron/tsconfig.json, frontend/src/i18n/locales/tsconfig.json, frontend/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 11 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configsdesktop/electron/tsconfig.json, frontend/src/i18n/locales/tsconfig.json, frontend/tsconfig.json
agent_commit_share0,11
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (desktop/electron/tsconfig.json, frontend/src/i18n/locales/tsconfig.json, frontend/tsconfig.json)
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 21/1.954 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes258.905
source_files_sampled1.954
oversized_source_files21

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

33.564GitHub-Sterne
99Mitwirkende
2.269Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
14offene Issues
npm, 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)
  • pypi download statistics for 'vibe-trading-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for vibe-trading-ai carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 5.475 ⇿
0Sterne
5.475Forks
3Releases

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.

4.0004.5005.0005.5005.475392026-072026-082026-09
Major 0Minor 0Patch 3
OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 19:09 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 5/25 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 65
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npm@fontsource/inter^5.3.0frontend/package.json
npm@fontsource/jetbrains-mono^5.3.0frontend/package.json
npmclsx^2.1.0frontend/package.json
npmecharts^6.1.0frontend/package.json
npmhighlight.js^11.12.0frontend/package.json
npmi18next^26.4.0frontend/package.json
npmi18next-browser-languagedetector^8.2.1frontend/package.json
npmkatex^0.18.4frontend/package.json
npmlucide-react^1.37.0frontend/package.json
npmreact^19.2.8frontend/package.json
npmreact-dom^19.2.8frontend/package.json
npmreact-i18next^17.0.12frontend/package.json
npmreact-markdown^9.0.0frontend/package.json
npmreact-router^8.3.1frontend/package.json
npmrehype-highlight^7.0.0frontend/package.json
npmrehype-katex^7.0.1frontend/package.json
npmremark-gfm^4.0.1frontend/package.json
npmremark-math^6.0.0frontend/package.json
npmsonner^2.0.8frontend/package.json
npmtailwind-merge^3.6.0frontend/package.json
npmzustand^5.0.15frontend/package.json
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.3.9,<2pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPIlangchain-openai>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPIlanggraph>=1.2.5,<1.3pyproject.toml
PyPIlanggraph-checkpoint>=2.1.0,<5pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0pyproject.toml
PyPIh2>=4.4.1pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPIoauth-cli-kit>=0.1.3pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.1.0pyproject.toml
PyPIpython-pptx>=0.6.23pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=4.0.0pyproject.toml
PyPIPillow>=12.2.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPIbottleneck>=1.3.7pyproject.toml
PyPIduckdb>=1.2.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.3.0pyproject.toml
PyPItushare>=1.2.89pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIyfinance>=0.2.30pyproject.toml
PyPIakshare>=1.12.0pyproject.toml
PyPIccxt>=4.5.71pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.14.3pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.104.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.24.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=12.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.18pyproject.toml
PyPIsse-starlette>=1.6.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=2.14.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPImcp<1.30pyproject.toml
PyPIddgs>=6.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
PyPIweasyprint>=60.0pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 976

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 129 direkte und 847 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@fontsource/inter5.3.0direkt
npm@fontsource/jetbrains-mono5.3.0direkt
npmclsx2.1.1direkt
npmecharts6.1.0direkt
npmhighlight.js11.11.2direkt
npmhighlight.js11.12.0direkt
npmi18next26.4.0direkt
npmi18next-browser-languagedetector8.2.1direkt
npmkatex0.16.47direkt
npmkatex0.18.4direkt
npmlucide-react1.37.0direkt
npmreact19.2.8direkt
npmreact-dom19.2.8direkt
npmreact-i18next17.0.12direkt
npmreact-markdown9.1.0direkt
npmreact-router8.3.1direkt
npmrehype-highlight7.0.2direkt
npmrehype-katex7.0.1direkt
npmremark-gfm4.0.1direkt
npmremark-math6.0.0direkt
npmsonner2.0.8direkt
npmtailwind-merge3.6.0direkt
npmzustand5.0.15direkt
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaiohttp3.14.3direkt
PyPIakshare—direkt
PyPIakshare1.18.80direkt
PyPIakshare1.18.94direkt
PyPIbottleneck—direkt
PyPIbottleneck1.6.0direkt
PyPIccxt—direkt
PyPIccxt4.5.71direkt
PyPIccxt4.5.76direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography50.0.0direkt
PyPIcryptography50.0.1direkt
PyPIddgs—direkt
PyPIddgs9.14.4direkt
PyPIddgs9.16.0direkt
PyPIdefusedxml—direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIduckdb—direkt
PyPIduckdb1.5.5direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.140.7direkt
PyPIfastapi0.141.1direkt
PyPIfastmcp—direkt
PyPIfastmcp3.4.5direkt
PyPIfastmcp3.4.7direkt
PyPIh2—direkt
PyPIh24.4.1direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjoblib—direkt
PyPIjoblib1.5.3direkt
PyPIlangchain—direkt
PyPIlangchain1.3.14direkt
PyPIlangchain1.3.18direkt
PyPIlangchain-core—direkt
PyPIlangchain-core1.5.1direkt
PyPIlangchain-core1.6.1direkt
PyPIlangchain-openai—direkt
PyPIlangchain-openai1.4.1direkt
PyPIlangchain-openai1.6.0direkt
PyPIlanggraph—direkt
PyPIlanggraph1.2.11direkt
PyPIlanggraph1.2.9direkt
PyPIlanggraph-checkpoint—direkt
PyPIlanggraph-checkpoint4.1.1direkt
PyPIlanggraph-checkpoint4.2.0direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIoauth-cli-kit—direkt
PyPIoauth-cli-kit0.1.6direkt
PyPIopenpyxl—direkt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIprompt-toolkit—direkt
PyPIprompt-toolkit3.0.53direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpypdfium2—direkt
PyPIpypdfium25.12.1direkt
PyPIpypdfium25.13.0direkt
PyPIpython-docx—direkt
PyPIpython-docx1.2.0direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIpython-dotenv1.2.3direkt
PyPIpython-multipart—direkt
PyPIpython-multipart0.0.32direkt
PyPIpython-pptx—direkt
PyPIpython-pptx1.0.2direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIscikit-learn—direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIsse-starlette—direkt
PyPIsse-starlette3.4.6direkt
PyPIsse-starlette3.4.8direkt
PyPItushare—direkt
PyPItushare1.4.29direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIuvicorn0.51.0direkt
PyPIuvicorn0.52.4direkt
PyPIweasyprint—direkt
PyPIweasyprint70.0direkt
PyPIwebsockets—direkt
PyPIwebsockets15.0.1direkt
PyPIyfinance—direkt
PyPIyfinance1.5.2direkt
PyPIyfinance1.7.0direkt
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PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:vibe-trading-ai@0.1.15 zieht 180 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.

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