Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 17:04 UTC

NVIDIA-NeMo / Guardrails

NeMo Guardrails is an open-source toolkit for easily adding programmable guardrails to LLM-based conversational systems.

PythonEigene Lizenz★ 7.156 Sterne⑂ 841 Forksseit Apr. 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

#agents #guardrails #python #safety #generative-ai #llms #nvidia #llm-safety #llm-security

NVIDIA-NeMo/Guardrails erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (73/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NVIDIA-NeMoOrganisation · verifizierte Domain

1.882 Follower28 öffentliche Reposseit Mai 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
PyPI	nemoguardrails	0.24.1	394.790	35	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
35.3/36	Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 530 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	530
human_commit_share	0,88
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	51

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 34 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 41,8 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	34
latest_release_tag	v0.24.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	41,8

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?

86Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 7.156 Stars
24.4/25	Forks — 841 Forks
9.1/15	Watcher — 44 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	841
stars	7.156
watchers	44
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	10
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

93Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

74.6/80	Downloads pro Monat — 394.790 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	nemoguardrails
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	394.790
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?

79Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.6/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 30 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	98
top_contributor_share	0,305

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

32/42	Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
22/30	PR-Annahme — 1.075/1.464 entschiedene PRs gemergt
4.6/13	Newcomer PR acceptance — 6/17 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 17/18 approved changesets -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	1.075
open_issues	147
closed_issues	473
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	1
prs_merged_30d	30
prs_decided_30d	46
issue_closed_ratio	0,763
closed_unmerged_prs	389
first_time_authors_30d	5
first_time_prs_merged_30d	6
first_time_prs_decided_30d	17

Eigentümerschaft & Trägerschaft

87Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
23.5/25	Reichweite des Inhabers — 1.882 Follower von NVIDIA-NeMo
13.3/25	Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	1.882
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	NVIDIA-NeMo
public_repos	28
account_age_days	477

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	nemoguardrails
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 30 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — ruff.toml
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

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 9 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agents, guardrails, python, safety, generative-ai, llms, nvidia, llm-safety, llm-security
has_wiki	ja
homepage	https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
docs_site	https://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5	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
6.8/7.5	Code-Review — Found 17/18 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5	Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — 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 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
1.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
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 — 16 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	7,1

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

Abhängigkeits-Advisories

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

20.2/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: aiohttp 3.14.1 (moderate 5.3)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	104
affected_packages	11
assessed_packages	324
unassessed_packages	14
affected_by_severity	critical 3, high 3, moderate 5
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 324 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 14 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

83Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, nemoguardrails/AGENTS.md, nemoguardrails/CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.nvidia.com/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 88 von 88 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share	1
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, nemoguardrails/AGENTS.md, nemoguardrails/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	10.507

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

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
3/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,1

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.9/55	Handhabbare Dateigrößen — 19/947 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	146.766
source_files_sampled	947
oversized_source_files	19

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks, sample
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	fern/openapi.yml
interfaces_expected_of	—

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

Eckdaten

7.156GitHub-Sterne

98Mitwirkende

530Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

34Releases

2Bus-Faktor

147offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'nemoguardrails' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
pypi download figures for nemoguardrails carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
deps.dev does not index pypi:nemoguardrails@0.24.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 841 ⇿

0Sterne

841Forks

33Releases

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.

Major 0Minor 23Patch 9

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10

7.1Gesamtwert

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 · 2026-09-17 17:04 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
8	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
9	Code-Review	Found 17/18 approved changesets -- score normalized to 9
10	Contributors	project has 17 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
9	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
3	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
10	SAST	SAST tool is run on all commits
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	16 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 22

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
npm	yaml	`^2.9.0`	package.json
PyPI	aiohttp	`(>=3.10.11)`	pyproject.toml
PyPI	aiohttp-retry	`(>=2.9.0)`	pyproject.toml
PyPI	dataclasses-json	`(>=0.6.7,<0.7.0)`	pyproject.toml
PyPI	fastembed	`(>=0.2.2)`	pyproject.toml
PyPI	onnxruntime	`(>=1.17.0,<1.24)`	pyproject.toml
PyPI	onnxruntime	`(>=1.17.0)`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`(>=0.24.1)`	pyproject.toml
PyPI	jinja2	`(>=3.1.6)`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`(>=4.26.0,<5.0.0)`	pyproject.toml
PyPI	lark	`(>=1.1.7)`	pyproject.toml
PyPI	nest-asyncio	`(>=1.5.6)`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`(>=1.21)`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`(>=1.26)`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`(>=2.1.0)`	pyproject.toml
PyPI	prompt-toolkit	`(>=3.0)`	pyproject.toml
PyPI	protobuf	`(>=5.29.5)`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`(>=2.5,<3.0)`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`(>=6.0)`	pyproject.toml
PyPI	rich	`(>=13.5.2)`	pyproject.toml
PyPI	simpleeval	`(>=0.9.13)`	pyproject.toml
PyPI	typer	`(>=0.8)`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 338

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 28 direkte und 310 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	yaml	`2.9.0`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.1`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	direkt
PyPI	aiohttp-retry	`2.9.1`	direkt
PyPI	dataclasses-json	`0.6.7`	direkt
PyPI	fastembed	`0.8.0`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	direkt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	direkt
PyPI	lark	`1.3.1`	direkt
PyPI	nest-asyncio	`1.6.0`	direkt
PyPI	numpy	`1.26.4`	direkt
PyPI	numpy	`2.2.6`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.6`	direkt
PyPI	numpy	`2.5.0`	direkt
PyPI	onnxruntime	`—`	direkt
PyPI	onnxruntime	`1.23.2`	direkt
PyPI	onnxruntime	`1.27.0`	direkt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	direkt
PyPI	protobuf	`7.35.1`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	rich	`15.0.0`	direkt
PyPI	simpleeval	`1.0.7`	direkt
PyPI	typer	`—`	direkt
PyPI	typer	`0.26.8`	direkt
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.2`	indirekt
PyPI	aioresponses	`0.7.9`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	altair	`6.2.2`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.14.1`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirekt
PyPI	async-timeout	`4.0.3`	indirekt
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirekt
PyPI	asyncer	`0.0.18`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	audioop-lts	`0.2.2`	indirekt
PyPI	backports-asyncio-runner	`1.2.0`	indirekt
PyPI	bidict	`0.23.1`	indirekt
PyPI	blinker	`1.9.0`	indirekt
PyPI	blis	`1.3.3`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.1.4`	indirekt
PyPI	catalogue	`2.0.10`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.6.17`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	chainlit	`2.11.1`	indirekt
PyPI	chainlit	`2.12.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.7`	indirekt
PyPI	chevron	`0.14.0`	indirekt
PyPI	click	`8.4.2`	indirekt
PyPI	cloudpathlib	`0.24.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coloredlogs	`15.0.1`	indirekt
PyPI	colorlog	`6.10.1`	indirekt
PyPI	confection	`1.3.3`	indirekt
PyPI	coverage	`7.14.3`	indirekt
PyPI	cryptography	`49.0.0`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.0`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`13.3.1`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.5.5`	indirekt
PyPI	cuda-toolkit	`13.0.2`	indirekt
PyPI	cuid	`0.4`	indirekt
PyPI	cymem	`2.0.13`	indirekt
PyPI	deprecated	`1.3.1`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	einops	`—`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	execnet	`2.1.2`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fast-langdetect	`1.0.1`	indirekt
PyPI	fastapi	`—`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.138.1`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.138.2`	indirekt
PyPI	fasttext-predict	`0.9.2.4`	indirekt
PyPI	filelock	`3.29.4`	indirekt
PyPI	filetype	`1.2.0`	indirekt
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.6.0`	indirekt
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirekt
PyPI	gitpython	`3.1.50`	indirekt
PyPI	gitpython	`3.1.59`	indirekt
PyPI	gliner	`—`	indirekt
PyPI	google-api-core	`2.31.0`	indirekt
PyPI	google-auth	`2.55.1`	indirekt
PyPI	google-cloud-language	`2.21.0`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.75.0`	indirekt
PyPI	gprof2dot	`2025.4.14`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.5.3`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.81.1`	indirekt
PyPI	grpcio-status	`1.81.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.5.1`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httptools	`0.8.0`	indirekt
PyPI	httpx-sse	`0.4.3`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`—`	indirekt
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PyPI	langsmith	`0.9.3`	indirekt
PyPI	langsmith	`0.9.4`	indirekt
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PyPI	literalai	`0.1.201`	indirekt
PyPI	loguru	`0.7.3`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`3.0.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	marshmallow	`3.26.2`	indirekt
PyPI	mcp	`1.28.1`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mmh3	`5.2.1`	indirekt
PyPI	mpmath	`1.3.0`	indirekt
PyPI	multidict	`6.7.1`	indirekt
PyPI	murmurhash	`1.0.15`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	narwhals	`2.22.1`	indirekt
PyPI	narwhals	`2.23.0`	indirekt
PyPI	nemoguardrails	`0.24.1`	indirekt
PyPI	networkx	`3.4.2`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.10.0`	indirekt
PyPI	nvidia-cublas	`13.1.1.3`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-cupti	`13.0.85`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-nvrtc	`13.0.88`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-runtime	`13.0.96`	indirekt
PyPI	nvidia-cudnn-cu13	`9.20.0.48`	indirekt
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PyPI	nvidia-cusolver	`12.0.4.66`	indirekt
PyPI	nvidia-cusparse	`12.6.3.3`	indirekt
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PyPI	opentelemetry-instrumentation-langchain	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-litellm	`0.1.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-llamaindex	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-logging	`0.64b0`	indirekt
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PyPI	opentelemetry-instrumentation-sagemaker	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-sqlalchemy	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-threading	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-together	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-transformers	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-urllib3	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-vertexai	`0.62.1`	indirekt
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PyPI	opentelemetry-instrumentation-watsonx	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-weaviate	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-writer	`0.62.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-proto	`1.43.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-sdk	`1.43.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions-ai	`0.5.1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-util-http	`0.64b0`	indirekt
PyPI	orjson	`3.11.9`	indirekt
PyPI	ormsgpack	`1.12.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	pandas	`2.3.3`	indirekt
PyPI	phonenumbers	`9.0.33`	indirekt
PyPI	pillow	`12.2.0`	indirekt
PyPI	pillow	`12.3.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.10.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.6.0`	indirekt
PyPI	preshed	`3.0.13`	indirekt
PyPI	presidio-analyzer	`2.2.362`	indirekt
PyPI	presidio-analyzer	`2.2.363`	indirekt
PyPI	presidio-anonymizer	`2.2.362`	indirekt
PyPI	propcache	`0.5.2`	indirekt
PyPI	proto-plus	`1.28.0`	indirekt
PyPI	py-rust-stemmers	`0.1.8`	indirekt
PyPI	pyarrow	`24.0.0`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.3`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.4`	indirekt
PyPI	pyasn1-modules	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.14.2`	indirekt
PyPI	pydeck	`0.9.2`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	indirekt
PyPI	pyproject-api	`1.10.1`	indirekt
PyPI	pyreadline3	`3.5.6`	indirekt
PyPI	pyright	`1.1.411`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`8.4.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`0.26.0`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	pytest-httpx	`0.35.0`	indirekt
PyPI	pytest-httpx	`0.36.2`	indirekt
PyPI	pytest-profiling	`1.8.1`	indirekt
PyPI	pytest-recording	`0.13.4`	indirekt
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.4.2`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	python-engineio	`4.13.3`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	indirekt
PyPI	python-socketio	`5.16.3`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.2`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.6.28`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-file	`3.0.1`	indirekt
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	indirekt
PyPI	robust-downloader	`0.0.2`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruff	`0.14.6`	indirekt
PyPI	safetensors	`0.8.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`81.0.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`83.0.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	simple-websocket	`1.1.0`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	smart-open	`8.0.0`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.3`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	spacy	`3.8.13`	indirekt
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PyPI	sqlalchemy	`2.0.51`	indirekt
PyPI	srsly	`2.5.3`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.5`	indirekt
PyPI	starlette	`—`	indirekt
PyPI	starlette	`1.3.1`	indirekt
PyPI	streamlit	`1.58.0`	indirekt
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	syncer	`2.0.3`	indirekt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirekt
PyPI	thinc	`8.3.13`	indirekt
PyPI	tiktoken	`0.13.0`	indirekt
PyPI	tldextract	`5.3.1`	indirekt
PyPI	tokenizers	`0.22.2`	indirekt
PyPI	toml	`0.10.2`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	tomli-w	`1.2.0`	indirekt
PyPI	torch	`—`	indirekt
PyPI	torch	`2.12.1`	indirekt
PyPI	torchvision	`—`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.7`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.8`	indirekt
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PyPI	transformers	`—`	indirekt
PyPI	transformers	`5.12.1`	indirekt
PyPI	triton	`3.7.1`	indirekt
PyPI	ty	`0.0.56`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspect	`0.9.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.2`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uuid-utils	`0.16.2`	indirekt
PyPI	uvicorn	`—`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.49.0`	indirekt
PyPI	vcrpy	`8.2.1`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.5.1`	indirekt
PyPI	wasabi	`1.1.3`	indirekt
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.1`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.2`	indirekt
PyPI	weasel	`1.0.0`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.2`	indirekt
PyPI	wsproto	`1.3.2`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.8.0`	indirekt
PyPI	yara-python	`4.5.4`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 11

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 324 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 11 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte. 14 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
chainlit	`2.11.1`	indirekt	kritisch	4	`2.12.0`
gitpython	`3.1.50`	indirekt	kritisch	48	`3.1.60`
pillow	`12.2.0`	indirekt	kritisch	26	`12.3.0`
gitpython	`3.1.59`	indirekt	hoch	3	`3.1.60`
pyasn1	`0.6.3`	indirekt	hoch	6	`0.6.4`
tornado	`6.5.7`	indirekt	hoch	4	`6.5.8`
aiohttp	`3.14.1`	direkt	mittel	6	`3.14.3`
cryptography	`49.0.0`	indirekt	mittel	2	`50.0.0`
pytest	`8.4.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
setuptools	`81.0.0`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
torch	`2.12.1`	indirekt	mittel	1	`2.13.0`

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

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.

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