Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 04:24 UTC

Kiln-AI / Kiln

Build, Evaluate, and Optimize AI Systems. Includes evals, RAG, agents, fine-tuning, synthetic data generation, dataset management, MCP, and more.

Python · Svelte · TypeScriptEigene Lizenz★ 5.075 Sterne⑂ 380 Forksseit Juli 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerPluginNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#ai#chain-of-thought#collaboration#dataset-generation#fine-tuning#machine-learning#macos#ml#ollama#openai#prompt#prompt-engineering#python#rlhf#synthetic-data#windows#evals#evaluation#evaluation-framework#mcp

Kiln-AI/Kiln erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Kiln AIOrganisation
151 Follower6 öffentliche Reposseit Aug. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIkiln-ai1.1.21.11938vor 3 Tagen
PyPIkiln-server1.1.251834vor 3 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 4.287 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year4.287
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 35 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 34 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count35
latest_release_tagv1.1.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases34

Community & Verbreitung

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

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 5.075 Stars
21.5/25Forks — 380 Forks
8.6/15Watcher — 36 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks380
stars5.075
watchers36
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.9/80Downloads pro Monat — 1.637 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageskiln-ai, kiln-server
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.637
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)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 47 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled13
top_contributor_share0,47

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
34.5/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
25.5/30PR-Annahme — 1.336/1.574 entschiedene PRs gemergt
4.3/13Newcomer PR acceptance — 1/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/14 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.336
open_issues24
closed_issues111
prs_merged_7d19
prs_decided_7d26
prs_merged_30d36
prs_decided_30d50
issue_closed_ratio0,822
closed_unmerged_prs238
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.7/25Reichweite des Inhabers — 151 Follower von Kiln-AI
10.3/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers151
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginKiln-AI
public_repos6
account_age_days762

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 38 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageskiln-ai, kiln-server
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 12 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://kiln.tech
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, chain-of-thought, collaboration, dataset-generation, fine-tuning, machine-learning, macos, ml, ollama, openai, prompt, prompt-engineering, python, rlhf, synthetic-data, windows, evals, evaluation, evaluation-framework, mcp
has_wikinein
homepagehttps://kiln.tech
docs_sitehttps://kiln.tech
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 13 out of 13 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
5.2/7.5Code-Review — Found 10/14 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 134 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
11/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: nltk 3.10.3 (high 7.0)
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages155
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:kiln-ai@1.1.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 155 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.

82Exzellent · 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://docs.kiln.tech/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 87 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.kiln.tech/llms.txt
legible_history_share0,967
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4.788

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

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — app/desktop/studio_server/api_client/kiln_ai_server_client/py.typed, app/web_ui/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 45 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsapp/desktop/studio_server/api_client/kiln_ai_server_client/py.typed, app/web_ui/tsconfig.json
agent_commit_share0,45
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (app/desktop/studio_server/api_client/kiln_ai_server_client/py.typed, app/web_ui/tsconfig.json)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 28/1.092 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes720.888
source_files_sampled1.092
oversized_source_files28

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

5.075GitHub-Sterne
13Mitwirkende
4.287Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
35Releases
2Bus-Faktor
24offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'kiln-root' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'kiln-studio-desktop' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 380 ⇿
0Sterne
380Forks
28Releases

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.

0100200300400380362024-112025-102026-09
Major 0Minor 12Patch 13

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-19 04:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 10/14 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities134 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 63
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcertifi>=2024.8.30pyproject.toml
PyPIjq>=1.11.0pyproject.toml
PyPIkiln-ai==0.5.3pyproject.toml
PyPIkiln-server—pyproject.toml
PyPIkiln-studio-desktop—pyproject.toml
PyPIkiln-server—app/desktop/pyproject.toml
PyPIpillow>=11.0.0app/desktop/pyproject.toml
PyPIpystray>=0.19.5app/desktop/pyproject.toml
PyPIpyinstaller==6.22.3app/desktop/pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.2app/desktop/pyproject.toml
PyPIscipy>=1.16.0app/desktop/pyproject.toml
PyPIpygit2>=1.17.0,<2app/desktop/pyproject.toml
PyPIsentry-sdk>=2.0.0app/desktop/pyproject.toml
npm@codemirror/commands^6.10.3app/web_ui/package.json
npm@codemirror/lang-python^6.2.1app/web_ui/package.json
npm@codemirror/language^6.12.3app/web_ui/package.json
npm@codemirror/state^6.6.0app/web_ui/package.json
npm@codemirror/view^6.43.0app/web_ui/package.json
npm@floating-ui/dom^1.7.2app/web_ui/package.json
npm@kinde-oss/kinde-auth-pkce-js^4.3.0app/web_ui/package.json
npm@sentry/sveltekit^10.50.0app/web_ui/package.json
npmdompurify^3.4.13app/web_ui/package.json
npmecharts^6.1.0app/web_ui/package.json
npmhighlight.js^11.10.0app/web_ui/package.json
npmmarked^17.0.5app/web_ui/package.json
npmopenapi-fetch^0.12.2app/web_ui/package.json
npmposthog-js^1.184.2app/web_ui/package.json
PyPIboto3>=1.37.10libs/core/pyproject.toml
PyPIcoverage>=7.6.4libs/core/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.24.0libs/core/pyproject.toml
PyPIexceptiongroup>=1.0.0libs/core/pyproject.toml
PyPIgoogle-cloud-aiplatform>=1.84.0libs/core/pyproject.toml
PyPIgoogle-genai>=1.21.1libs/core/pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0libs/core/pyproject.toml
PyPIjq>=1.8.0libs/core/pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.23.0libs/core/pyproject.toml
PyPIlancedb>=0.24.2libs/core/pyproject.toml
PyPIopenai>=1.53.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpdoc>=15.0.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpypdf>=6.15.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpytest-benchmark>=5.1.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpytest-cov>=6.0.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2libs/core/pyproject.toml
PyPItogether—libs/core/pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12.2libs/core/pyproject.toml
PyPIvertexai>=1.43.0libs/core/pyproject.toml
PyPIllama-index>=0.13.3libs/core/pyproject.toml
PyPIanyio>=4.10.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=4.30.0libs/core/pyproject.toml
PyPIpillow>=11.1.0libs/core/pyproject.toml
PyPIllama-index-vector-stores-lancedb>=0.4.2libs/core/pyproject.toml
PyPImcp>=1.10.1libs/core/pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0libs/core/pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.87.0,<1.88libs/core/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.115.4libs/server/pyproject.toml
PyPImcp>=1.10.1libs/server/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.2libs/server/pyproject.toml
PyPIkiln-ai>=1.1.2libs/server/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.9.2libs/server/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.1libs/server/pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.31libs/server/pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.32.0libs/server/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 914

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 106 direkte und 808 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@codemirror/commands6.10.3direkt
npm@codemirror/lang-python6.2.1direkt
npm@codemirror/language6.12.3direkt
npm@codemirror/state6.6.0direkt
npm@codemirror/view6.43.0direkt
npm@floating-ui/dom1.7.2direkt
npm@kinde-oss/kinde-auth-pkce-js4.3.0direkt
npm@sentry/sveltekit10.50.0direkt
npmdompurify3.4.13direkt
npmecharts6.1.0direkt
npmhighlight.js11.10.0direkt
npmmarked17.0.5direkt
npmopenapi-fetch0.12.2direkt
npmposthog-js1.258.3direkt
PyPIanyio—direkt
PyPIanyio4.10.0direkt
PyPIanyio4.6.2.post1direkt
PyPIboto3—direkt
PyPIboto31.35.51direkt
PyPIboto31.37.10direkt
PyPIcertifi2024.8.30direkt
PyPIcoverage—direkt
PyPIcoverage7.6.4direkt
PyPIexceptiongroup—direkt
PyPIexceptiongroup1.2.2direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.115.4direkt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform—direkt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.136.0direkt
PyPIgoogle-genai—direkt
PyPIgoogle-genai1.61.0direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpx0.27.2direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjinja23.1.4direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjq—direkt
PyPIjq1.11.0direkt
PyPIjsonschema—direkt
PyPIjsonschema4.23.0direkt
PyPIkiln-ai—direkt
PyPIkiln-ai0.5.1direkt
PyPIkiln-ai1.1.2direkt
PyPIkiln-server—direkt
PyPIkiln-server0.1.0direkt
PyPIkiln-server1.1.2direkt
PyPIkiln-studio-desktop1.1.3direkt
PyPIlancedb—direkt
PyPIlancedb0.25.0direkt
PyPIlitellm—direkt
PyPIlitellm1.87.1direkt
PyPIllama-index—direkt
PyPIllama-index0.14.8direkt
PyPIllama-index-vector-stores-lancedb—direkt
PyPIllama-index-vector-stores-lancedb0.4.2direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp1.10.1direkt
PyPIopenai—direkt
PyPIopenai1.52.2direkt
PyPIopenai2.41.0direkt
PyPIpdoc—direkt
PyPIpdoc15.0.0direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpillow11.1.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.3direkt
PyPIpydantic2.9.2direkt
PyPIpygit2—direkt
PyPIpygit21.18.2direkt
PyPIpyinstaller6.15.0direkt
PyPIpyinstaller6.22.3direkt
PyPIpypdf—direkt
PyPIpypdf6.16.1direkt
PyPIpypdfium2—direkt
PyPIpypdfium24.30.0direkt
PyPIpystray—direkt
PyPIpystray0.19.5direkt
PyPIpytest-benchmark—direkt
PyPIpytest-benchmark5.1.0direkt
PyPIpytest-cov—direkt
PyPIpytest-cov6.0.0direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.0.1direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIpython-multipart—direkt
PyPIpython-multipart0.0.31direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.2direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIsentry-sdk—direkt
PyPIsentry-sdk2.58.0direkt
PyPItogether—direkt
PyPItogether1.5.0direkt
PyPItyper—direkt
PyPItyper0.15.2direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.12.2direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIuvicorn—direkt
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PyPItenacity9.1.2indirekt
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PyPItiktoken0.9.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.0.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItqdm4.66.6indirekt
PyPIty0.0.8indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib31.26.20indirekt
PyPIurllib32.2.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.0indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwrapt1.17.3indirekt
PyPIyarl1.17.0indirekt
PyPIyarl1.17.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:kiln-ai@1.1.2 zieht 155 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
nltk3.10.3indirekthoch1—

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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