Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-12 22:24 UTC

NVIDIA-NeMo / Guardrails

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

PythonEigene Lizenz★ 6.930 Sterne⑂ 804 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 (74/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 86 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NVIDIA-NeMoOrganisation
1.592 Follower28 öffentliche Reposseit Mai 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPInemoguardrails0.23.0394.79033vor 42 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
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 512 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year512
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 32 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 42 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 39,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count32
latest_release_tagv0.23.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases39,8
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?

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 6.930 Stars
24.2/25Forks — 804 Forks
9/15Watcher — 42 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks804
stars6.930
watchers42
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_badges10
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
74.6/80Downloads pro Monat — 394.790 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnemoguardrails
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads394.790
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?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 31 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,308

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
32.6/42Issue-Lösungsquote — 78 % der Issues geschlossen
22/30PR-Annahme — 1.022/1.391 entschiedene PRs gemergt
1.1/13Newcomer PR acceptance — 1/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.022
open_issues134
closed_issues462
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d43
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,775
closed_unmerged_prs369
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
23/25Reichweite des Inhabers — 1.592 Follower von NVIDIA-NeMo
13.1/25Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.592
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginNVIDIA-NeMo
public_repos28
account_age_days442
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 42 Tagen
20/20Versionshistorie — 33 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnemoguardrails
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish42

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 30 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagents, guardrails, python, safety, generative-ai, llms, nvidia, llm-safety, llm-security
has_wikija
homepagehttps://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/nemo/guardrails/latest/index.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

68Gut
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 — 30 out of 30 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 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 17 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 41 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages53
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:nemoguardrails@0.23.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 53 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.

78Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, nemoguardrails/AGENTS.md, nemoguardrails/CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 95 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, nemoguardrails/AGENTS.md, nemoguardrails/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes10.507

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 12/937 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes122.529
source_files_sampled937
oversized_source_files12

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — fern/openapi.yml
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks, sample
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks, sample
has_mcp_signalnein
api_schema_filesfern/openapi.yml
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

6.930GitHub-Sterne
98Mitwirkende
512Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
32Releases
2Bus-Faktor
134offene 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 ★ / 804 ⇿
0Sterne
804Forks
32Releases

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.

0200400600800778352023-042024-122026-08
Major 0Minor 22Patch 9

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

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 22:24 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-Tests30 out of 30 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 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 17 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities41 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 22
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmyaml^2.9.0package.json
PyPIaiohttp(>=3.10.11)pyproject.toml
PyPIaiohttp-retry(>=2.9.0)pyproject.toml
PyPIdataclasses-json(>=0.6.7,<0.7.0)pyproject.toml
PyPIfastembed(>=0.2.2)pyproject.toml
PyPIonnxruntime(>=1.17.0,<1.24)pyproject.toml
PyPIonnxruntime(>=1.17.0)pyproject.toml
PyPIhttpx(>=0.24.1)pyproject.toml
PyPIjinja2(>=3.1.6)pyproject.toml
PyPIjsonschema(>=4.26.0,<5.0.0)pyproject.toml
PyPIlark(>=1.1.7)pyproject.toml
PyPInest-asyncio(>=1.5.6)pyproject.toml
PyPInumpy(>=1.21)pyproject.toml
PyPInumpy(>=1.26)pyproject.toml
PyPInumpy(>=2.1.0)pyproject.toml
PyPIprompt-toolkit(>=3.0)pyproject.toml
PyPIprotobuf(>=5.29.5)pyproject.toml
PyPIpydantic(>=2.5,<3.0)pyproject.toml
PyPIpyyaml(>=6.0)pyproject.toml
PyPIrich(>=13.5.2)pyproject.toml
PyPIsimpleeval(>=0.9.13)pyproject.toml
PyPItyper(>=0.8)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 333

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 27 direkte und 306 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npmyaml2.9.0direkt
PyPIaiohttp3.14.1direkt
PyPIaiohttp-retry2.9.1direkt
PyPIdataclasses-json0.6.7direkt
PyPIfastembed0.8.0direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjsonschema4.26.0direkt
PyPIlark1.3.1direkt
PyPInest-asyncio1.6.0direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.0direkt
PyPIonnxruntime—direkt
PyPIonnxruntime1.23.2direkt
PyPIonnxruntime1.27.0direkt
PyPIprompt-toolkit3.0.52direkt
PyPIprotobuf7.35.1direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIsimpleeval1.0.7direkt
PyPItyper—direkt
PyPItyper0.26.8direkt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaioresponses0.7.9indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaltair6.2.2indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-timeout4.0.3indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIasyncer0.0.18indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbidict0.23.1indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIblis1.3.3indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchainlit2.11.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIchevron0.14.0indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpathlib0.24.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIconfection1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.5indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIcuid0.4indirekt
PyPIcymem2.0.13indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIeinops—indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfast-langdetect1.0.1indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.138.1indirekt
PyPIfastapi0.138.2indirekt
PyPIfasttext-predict0.9.2.4indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIfiletype1.2.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.50indirekt
PyPIgliner—indirekt
PyPIgoogle-api-core2.31.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-language2.21.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgprof2dot2025.4.14indirekt
PyPIgreenlet3.5.3indirekt
PyPIgrpcio1.81.1indirekt
PyPIgrpcio-status1.81.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.1indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIhuggingface-hub1.16.1indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIinflection0.5.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinline-snapshot0.33.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjiter0.15.0indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlangchain1.3.11indirekt
PyPIlangchain-classic1.0.8indirekt
PyPIlangchain-community0.3.31indirekt
PyPIlangchain-community0.4.2indirekt
PyPIlangchain-core1.4.8indirekt
PyPIlangchain-nvidia-ai-endpoints1.4.1indirekt
PyPIlangchain-openai1.3.3indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.18indirekt
PyPIlangchain-text-splitters1.1.2indirekt
PyPIlanggraph1.2.6indirekt
PyPIlanggraph1.2.7indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.1.1indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.4.2indirekt
PyPIlangsmith0.9.3indirekt
PyPIlangsmith0.9.4indirekt
PyPIlazify0.4.0indirekt
PyPIliteralai0.1.201indirekt
PyPIloguru0.7.3indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImarshmallow3.26.2indirekt
PyPImcp1.28.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImmh35.2.1indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImurmurhash1.0.15indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInarwhals2.23.0indirekt
PyPInemoguardrails0.24.0.dev0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
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PyPIthinc8.3.13indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItldextract5.3.1indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorch2.12.1indirekt
PyPItorchvision—indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItox4.56.1indirekt
PyPItqdm4.68.3indirekt
PyPItraceloop-sdk0.62.1indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItransformers5.12.1indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPIty0.0.56indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.16.2indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIvcrpy8.2.1indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwasabi1.1.3indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIweasel1.0.0indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
PyPIwsproto1.3.2indirekt
PyPIxxhash3.8.0indirekt
PyPIyara-python4.5.4indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:nemoguardrails@0.23.0 zieht 53 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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