Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-02 11:24 UTC

Marker-Inc-Korea / AutoRAG

AutoRAG: Now your agent can find anything in your computer. It gets smarter if you are using it frequently.

TypeScript · PythonEigene Lizenz★ 4.963 Sterne⑂ 420 Forksseit Jan. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#analysis#automl#benchmarking#document-parser#embeddings#evaluation#llm#llm-evaluation#llm-ops#open-source#ops#optimization#pipeline#python#qa#rag#rag-evaluation#retrieval-augmented-generation

Marker-Inc-Korea/AutoRAG erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (57/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

89
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

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

Eigentümerschaft

Markr.AIOrganisation
141 Follower54 öffentliche Reposseit Nov. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
npm@autorag/librarian2.1.03092vor 9 Tagen—
PyPIAutoRAG0.3.24-76vor 10 Tagenautomlautoml-ragautoragragevaluationrag-autorag-evaluation

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
17/18Commit-Volumen — 77 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year77
human_commit_share0,95
days_since_last_push1
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 69 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 36,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count69
latest_release_tagv2.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases36,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
59.9/60Stars — 4.963 Stars
21.9/25Forks — 420 Forks
8.4/15Watcher — 34 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks420
stars4.963
watchers34
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
33.2/80Downloads pro Monat — 309 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packages@autorag/librarian, AutoRAG
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads309
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 50 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 25 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,502

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35.1/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
23.2/30PR-Annahme — 527/680 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs527
open_issues114
closed_issues580
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,836
closed_unmerged_prs153
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): newcomer_pr_acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.5/25Reichweite des Inhabers — 141 Follower von Marker-Inc-Korea
24.1/25Kontohistorie — 54 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers141
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginMarker-Inc-Korea
public_repos54
account_age_days2.090

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 76 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packages@autorag/librarian, AutoRAG
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — biome.json
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://marker-inc-korea.github.io/AutoRAG/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 18 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsanalysis, automl, benchmarking, document-parser, embeddings, evaluation, llm, llm-evaluation, llm-ops, open-source, ops, optimization, pipeline, python, qa, rag, rag-evaluation, retrieval-augmented-generation
has_wikija
homepagehttps://marker-inc-korea.github.io/AutoRAG/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
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 — 11 out of 11 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
0/7.5Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
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
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 46 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): branch_protection, signed_releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
5.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: chromadb 1.5.9 (critical 9.8), aiohttp 3.13.5 (high 7.5), couchbase 4.6.2 (high 7.5)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
33.7/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 997 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories25
affected_packages3
assessed_packages289
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 2
direct_affected_packages3
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:AutoRAG@0.3.24 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 289 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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 92 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,968
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes16.553

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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — legacy/docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — biome.json
11/11Statische Typprüfung — tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languageja
bootstrap_fileslegacy/docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configstsconfig.json
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — TypeScript (statisch typisiert)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 5/560 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageTypeScript
largest_source_bytes940.009
source_files_sampled560
oversized_source_files5

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — legacy/autorag/deploy/swagger.yml
0/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalnein
api_schema_fileslegacy/autorag/deploy/swagger.yml

Eckdaten

4.963GitHub-Sterne
25Mitwirkende
77Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
69Releases
1Bus-Faktor
114offene Issues
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 ★ / 420 ⇿
0Sterne
420Forks
65Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0100200300400500420222024-022025-052026-07
Major 1Minor 4Patch 57

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-08-02 11:24 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-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities46 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 77
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.9.2legacy/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.6legacy/pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3legacy/pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1legacy/pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.9.0legacy/pyproject.toml
PyPIopenai>=2.8.0legacy/pyproject.toml
PyPIrank_bm25>=0.2.2legacy/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2legacy/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=23.0.1legacy/pyproject.toml
PyPIfastparquet>=2024.11.0legacy/pyproject.toml
PyPIsacrebleu>=2.5.1legacy/pyproject.toml
PyPIevaluate>=0.4.4legacy/pyproject.toml
PyPIrouge_score>=0.1.2legacy/pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0legacy/pyproject.toml
PyPIclick>=8.2.1legacy/pyproject.toml
PyPIcohere>=5.18.0legacy/pyproject.toml
PyPItokenlog>=0.0.3legacy/pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.12.13,<3.14legacy/pyproject.toml
PyPIvoyageai>=0.3.2legacy/pyproject.toml
PyPImixedbread-ai>=2.2.6legacy/pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.7.0legacy/pyproject.toml
PyPIemoji>=2.14.1legacy/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.115.13legacy/pyproject.toml
PyPIbanks>=2.4.2legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-health-checking>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-status>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIgrpcio-tools>=1.66.2,<1.84.0legacy/pyproject.toml
PyPIdatasets>=3.5.1legacy/pyproject.toml
PyPIpymilvus>=2.6.0b0,<3legacy/pyproject.toml
PyPIchromadb>=1.0.0legacy/pyproject.toml
PyPIweaviate-client>=4.15.2legacy/pyproject.toml
PyPIpinecone—legacy/pyproject.toml
PyPIcouchbase>=4.4.0legacy/pyproject.toml
PyPIqdrant-client>=1.12.1legacy/pyproject.toml
PyPIquart>=0.20.0legacy/pyproject.toml
PyPIpyngrok>=7.2.11legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index>=0.12.42legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-core>=0.12.42legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-readers-file>=0.4.9legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-openai>=0.3.1legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-ollama>=0.6.0legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-embeddings-openai-like>=0.1.1legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-openai>=0.4.7legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-openai-like>=0.4.0legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-retrievers-bm25>=0.5.2legacy/pyproject.toml
PyPIllama-index-llms-bedrock>=0.3.8legacy/pyproject.toml
PyPIllama-parse>=0.6.21legacy/pyproject.toml
PyPIstreamlit>=1.54.0legacy/pyproject.toml
PyPIgradio>=6.15.0legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.3.9legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.3.3legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1legacy/pyproject.toml
PyPIlangchain-text-splitters>=1.1.2legacy/pyproject.toml
PyPIlangsmith>=0.8.18legacy/pyproject.toml
PyPIpanel>=1.7.1legacy/pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2legacy/pyproject.toml
PyPIipykernel>=6.29.5legacy/pyproject.toml
PyPIipywidgets>=8.1.7legacy/pyproject.toml
PyPIipywidgets_bokeh>=1.6.0legacy/pyproject.toml
npm@earendil-works/pi-agent-core^0.82.1package.json
npm@earendil-works/pi-ai^0.82.1package.json
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.82.1package.json
npm@opendataloader/pdf^2.4.7package.json
npm@pngwasi/node-tantivy-binding^0.3.4package.json
npm@rhwp/core0.7.19package.json
npmchardet^2.2.0package.json
npmfast-xml-parser^5.9.3package.json
npmiconv-lite^0.7.2package.json
npmjszip^3.10.1package.json
npmmailparser^3.9.12package.json
npmpi-subagents0.37.2package.json
npmslides-grab^1.3.1package.json
npmsmol-toml1.7.0package.json
npmtesseract.js^7.0.0package.json
npmtypebox^1.1.24package.json
npmyaml^2.8.2package.json
Alle Abhängigkeiten 524

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 81 direkte und 443 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@earendil-works/pi-agent-core^0.82.1direkt
npm@earendil-works/pi-ai^0.82.1direkt
npm@earendil-works/pi-coding-agent0.82.1direkt
npm@opendataloader/pdf^2.4.7direkt
npm@pngwasi/node-tantivy-binding^0.3.4direkt
npm@rhwp/core0.7.19direkt
npmchardet^2.2.0direkt
npmfast-xml-parser^5.9.3direkt
npmiconv-lite^0.7.2direkt
npmjszip^3.10.1direkt
npmmailparser^3.9.12direkt
npmpi-subagents0.37.2direkt
npmslides-grab^1.3.1direkt
npmsmol-toml1.7.0direkt
npmtesseract.js^7.0.0direkt
npmtypebox^1.1.24direkt
npmyaml^2.8.2direkt
PyPIaiohttp3.13.5direkt
PyPIbanks2.4.5direkt
PyPIchromadb1.5.9direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIcohere7.0.8direkt
PyPIcouchbase4.6.2direkt
PyPIdatasets5.0.0direkt
PyPIemoji2.15.0direkt
PyPIevaluate0.4.6direkt
PyPIfastapi0.136.3direkt
PyPIfastapi0.140.1direkt
PyPIfastparquet2026.5.0direkt
PyPIgradio6.17.3direkt
PyPIgrpcio1.83.0direkt
PyPIgrpcio-health-checking1.83.0direkt
PyPIgrpcio-status1.83.0direkt
PyPIgrpcio-tools1.83.0direkt
PyPIipykernel6.31.0direkt
PyPIipywidgets8.1.8direkt
PyPIipywidgets-bokeh1.7.0direkt
PyPIlangchain1.3.14direkt
PyPIlangchain-community0.4.2direkt
PyPIlangchain-core1.5.1direkt
PyPIlangchain-text-splitters1.1.2direkt
PyPIlangsmith0.10.10direkt
PyPIllama-index0.14.23direkt
PyPIllama-index-core0.14.23direkt
PyPIllama-index-embeddings-ollama0.9.0direkt
PyPIllama-index-embeddings-openai0.6.0direkt
PyPIllama-index-embeddings-openai-like0.3.1direkt
PyPIllama-index-llms-bedrock0.5.0direkt
PyPIllama-index-llms-openai0.7.10direkt
PyPIllama-index-llms-openai-like0.7.2direkt
PyPIllama-index-readers-file0.6.0direkt
PyPIllama-index-retrievers-bm250.7.1direkt
PyPIllama-parse0.6.94direkt
PyPImixedbread-ai2.2.6direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.3.5direkt
PyPIopenai2.48.0direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpanel1.9.3direkt
PyPIpinecone9.1.0direkt
PyPIpyarrow25.0.0direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpymilvus2.6.17direkt
PyPIpyngrok8.1.2direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIqdrant-client1.18.0direkt
PyPIquart0.20.0direkt
PyPIquart0.21.0direkt
PyPIrank-bm250.2.2direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIrouge-score0.1.2direkt
PyPIsacrebleu2.6.0direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIseaborn0.13.2direkt
PyPIstreamlit1.59.1direkt
PyPItiktoken0.13.0direkt
PyPItokenlog0.0.3direkt
PyPItqdm4.70.0direkt
PyPIvoyageai0.5.0direkt
PyPIweaviate-client4.16.2direkt
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PyPIwebsockets15.0.1indirekt
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PyPIwrapt2.2.2indirekt
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PyPIxgrammar0.1.32indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIxyzservices2026.3.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIz3-solver4.15.4.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 3

Die Installation von pypi:AutoRAG@0.3.24 zieht 289 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 3 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
chromadb1.5.9direktkritisch2—
aiohttp3.13.5direkthoch223.14.1
couchbase4.6.2direkthoch1—

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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