Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-12 20:38 UTC

MemoriLabs / Memori

Memori is agent-native memory infrastructure. A LLM-agnostic layer that turns agent execution and conversation into structured, persistent state for production systems. Built for enterprise, Memori works with the data infrastructure you already run, no rip-and-replace, and deploys across managed cloud, single-tenant cloud, VPC, and on-premises.

Python · TypeScript · RustEigene Lizenz★ 15.745 Sterne⑂ 2.927 Forksseit Juli 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

#agent #ai #long-short-term-memory #memory #python #rag #state-management #memory-management #llm #agent-memory #ai-memory #stateful #typescript #agenticai #claude-code #enterprise #hermes #openclaw

MemoriLabs/Memori erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei Security (63/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien

Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken

Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar

Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen

Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen

Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht

Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)

Bewertungsprofil

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

Der gewichtete Gesamtwert 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Memori LabsOrganisation

80 Follower5 öffentliche Reposseit Okt. 2025

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	memori	3.3.6	-	34	vor 76 Tagen	ai memory agents llm artificial-intelligence multi-agent
npm	@memorilabs/memori	0.0.11	324	34	vor 121 Tagen	memori llm memory ai openai anthropic gemini sdk typescript

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

97Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
31.2/36	Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 520 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	520
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	45

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 38 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 76 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,9 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	38
latest_release_tag	v3.3.6
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	76
mean_days_between_releases	4,9

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?

73Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 15.745 Stars
25/25	Forks — 2.927 Forks
10/15	Watcher — 65 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	2.927
stars	15.745
watchers	65
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	5
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	badge.fury.io, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

42Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

33.5/80	Downloads pro Monat — 324 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	memori, @memorilabs/memori
dependents	—
ecosystems	npm, pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	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?

77Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 29 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 42 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	42
top_contributor_share	0,288

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36.5/42	Issue-Lösungsquote — 87 % der Issues geschlossen
24.1/30	PR-Annahme — 362/451 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	362
open_issues	14
closed_issues	92
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	1
prs_merged_30d	2
prs_decided_30d	4
issue_closed_ratio	0,868
closed_unmerged_prs	89
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
13.7/25	Reichweite des Inhabers — 80 Follower von MemoriLabs
7.3/25	Kontohistorie — 5 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	80
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	MemoriLabs
public_repos	5
account_age_days	295

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 76 Tagen
20/20	Versionshistorie — 34 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	memori, @memorilabs/memori
ecosystems	npm, pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	76

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — eslint.config.js
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://memorilabs.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 18 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agent, ai, long-short-term-memory, memory, python, rag, state-management, memory-management, llm, agent-memory, ai-memory, stateful, typescript, agenticai, claude-code, enterprise, hermes, openclaw
has_wiki	nein
homepage	https://memorilabs.ai
docs_site	https://memorilabs.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5	Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5	Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 174 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	5,4

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

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	24
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:memori@3.3.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 24 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.

71Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 97 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,97
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, core/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js
11/11	Statische Typprüfung — integrations/openclaw/tsconfig.json, memori-ts/tsconfig.json, memori/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10	Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
1/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	Cargo.lock, package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile, core/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	integrations/openclaw/tsconfig.json, memori-ts/tsconfig.json, memori/py.typed
agent_commit_share	0,03
toolchain_manifests	core/Cargo.toml, core/bindings/node/Cargo.toml, core/bindings/python/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (integrations/openclaw/tsconfig.json, memori-ts/tsconfig.json, memori/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/466 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	43.464
source_files_sampled	466
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	nein
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

15.745GitHub-Sterne

42Mitwirkende

520Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

38Releases

3Bus-Faktor

14offene Issues

crates.io, npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch crates package 'engine-orchestrator' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.927 ⇿

0Sterne

2.927Forks

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.

Major 0Minor 0Patch 3

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10

5.4Gesamtwert

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 · 2026-08-12 20:38 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8	Code-Review	Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10	Contributors	project has 4 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
9	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
1	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	174 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 25

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
crates.io	anyhow	`1.0`	core/Cargo.toml
crates.io	base64	`0.22`	core/Cargo.toml
crates.io	fastembed	`5`	core/Cargo.toml
crates.io	hf-hub	`0.5`	core/Cargo.toml
crates.io	log	`0.4`	core/Cargo.toml
crates.io	openssl-sys	`0.9`	core/Cargo.toml
crates.io	parking_lot	`0.12`	core/Cargo.toml
crates.io	reqwest	`0.12`	core/Cargo.toml
crates.io	serde	`1.0.228`	core/Cargo.toml
crates.io	serde_json	`1.0`	core/Cargo.toml
crates.io	rand	`0.8`	core/Cargo.toml
crates.io	sha2	`0.10`	core/Cargo.toml
crates.io	uuid	`1`	core/Cargo.toml
crates.io	thiserror	`—`	core/Cargo.toml
crates.io	tokenizers	`0.22`	core/Cargo.toml
crates.io	tokio	`—`	core/Cargo.toml
npm	@memorilabs/axon	`^0.1.5`	memori-ts/package.json
PyPI	aiohttp	`>=3.14.1`	pyproject.toml
PyPI	botocore	`>=1.34.0`	pyproject.toml
PyPI	faiss-cpu	`>=1.7.0`	pyproject.toml
PyPI	grpcio	`>=1.60.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.24.0`	pyproject.toml
PyPI	protobuf	`>=4.25.0,<6.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pyfiglet	`>=0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.32.5`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.513

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 39 direkte und 1.474 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
crates.io	anyhow	`1.0.102`	direkt
crates.io	base64	`0.13.1`	direkt
crates.io	base64	`0.22.1`	direkt
crates.io	fastembed	`5.13.1`	direkt
crates.io	hf-hub	`0.4.3`	direkt
crates.io	hf-hub	`0.5.0`	direkt
crates.io	log	`0.4.29`	direkt
crates.io	openssl-sys	`0.9.112`	direkt
crates.io	parking_lot	`0.12.5`	direkt
crates.io	rand	`0.8.6`	direkt
crates.io	rand	`0.9.4`	direkt
crates.io	reqwest	`0.12.28`	direkt
crates.io	serde	`—`	direkt
crates.io	serde	`1.0.228`	direkt
crates.io	serde_json	`—`	direkt
crates.io	serde_json	`1.0.149`	direkt
crates.io	sha2	`0.10.9`	direkt
crates.io	thiserror	`2.0.18`	direkt
crates.io	tokenizers	`0.22.2`	direkt
crates.io	tokio	`—`	direkt
crates.io	tokio	`1.51.0`	direkt
crates.io	uuid	`1.23.1`	direkt
npm	@memorilabs/axon	`0.1.5`	direkt
PyPI	aiohttp	`—`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.1`	direkt
PyPI	botocore	`—`	direkt
PyPI	botocore	`1.42.1`	direkt
PyPI	faiss-cpu	`—`	direkt
PyPI	faiss-cpu	`1.13.0`	direkt
PyPI	grpcio	`—`	direkt
PyPI	grpcio	`1.76.0`	direkt
PyPI	numpy	`—`	direkt
PyPI	numpy	`2.2.6`	direkt
PyPI	protobuf	`—`	direkt
PyPI	protobuf	`5.29.5`	direkt
PyPI	pyfiglet	`—`	direkt
PyPI	pyfiglet	`1.0.4`	direkt
PyPI	requests	`—`	direkt
PyPI	requests	`2.32.5`	direkt
crates.io	adler2	`2.0.1`	indirekt
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	aligned	`0.4.3`	indirekt
crates.io	aligned-vec	`0.6.4`	indirekt
crates.io	allocator-api2	`0.2.21`	indirekt
crates.io	arbitrary	`1.4.2`	indirekt
crates.io	arg_enum_proc_macro	`0.3.4`	indirekt
crates.io	arrayvec	`0.7.6`	indirekt
crates.io	as-slice	`0.2.1`	indirekt
crates.io	atomic-waker	`1.1.2`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.0`	indirekt
crates.io	av-scenechange	`0.14.1`	indirekt
crates.io	av1-grain	`0.2.5`	indirekt
crates.io	avif-serialize	`0.8.8`	indirekt
crates.io	base64ct	`1.8.3`	indirekt
crates.io	bit_field	`0.10.3`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.11.0`	indirekt
crates.io	bitstream-io	`4.9.0`	indirekt
crates.io	block-buffer	`0.10.4`	indirekt
crates.io	built	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.20.2`	indirekt
crates.io	bytemuck	`1.25.0`	indirekt
crates.io	byteorder	`1.5.0`	indirekt
crates.io	byteorder-lite	`0.1.0`	indirekt
crates.io	bytes	`1.11.1`	indirekt
crates.io	castaway	`0.2.4`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.59`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	color_quant	`1.1.0`	indirekt
crates.io	compact_str	`0.9.0`	indirekt
crates.io	console	`0.15.11`	indirekt
crates.io	console	`0.16.3`	indirekt
crates.io	convert_case	`0.11.0`	indirekt
crates.io	cookie	`0.18.1`	indirekt
crates.io	cookie_store	`0.22.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.10.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.9.4`	indirekt
crates.io	core-foundation-sys	`0.8.7`	indirekt
crates.io	core2	`0.4.0`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.2.17`	indirekt
crates.io	crc32fast	`1.5.0`	indirekt
crates.io	crossbeam-deque	`0.8.6`	indirekt
crates.io	crossbeam-epoch	`0.9.18`	indirekt
crates.io	crossbeam-utils	`0.8.21`	indirekt
crates.io	crunchy	`0.2.4`	indirekt
crates.io	crypto-common	`0.1.7`	indirekt
crates.io	ctor	`0.10.1`	indirekt
crates.io	ctor-proc-macro	`0.0.13`	indirekt
crates.io	darling	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling_core	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling_macro	`0.20.11`	indirekt
crates.io	dary_heap	`0.3.8`	indirekt
crates.io	dashmap	`—`	indirekt
crates.io	dashmap	`6.1.0`	indirekt
crates.io	der	`0.8.0`	indirekt
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crates.io	derive_builder	`0.20.2`	indirekt
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PyPI	urllib3	`2.5.0`	indirekt
PyPI	validators	`0.35.0`	indirekt
PyPI	virtualenv	`20.35.4`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	wheel	`—`	indirekt
PyPI	xai-sdk	`—`	indirekt
PyPI	xai-sdk	`1.4.1`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:memori@3.3.6 zieht 24 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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