Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 13:36 UTC

Nayjest / Gito

An AI-powered GitHub code review tool that uses LLMs to detect high-confidence, high-impact issues—such as security vulnerabilities, bugs, and maintainability concerns.

PythonMIT★ 432 Sterne⑂ 39 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#ai#code-analysis#code-review#github#github-actions#llm#code-quality#python#code-audit#developer-tools#software-engineering#static-analysis#ai-code-review#ai-code-reviewer#ai-coding#ai-coding-assistant#github-copilot#ai-code-analysis#ai-coding-tools#codereview

Nayjest/Gito erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (57/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Vitalii StepanenkoPersönliches Konto
89 Follower145 öffentliche Reposseit Nov. 2009@metricinsights

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIgito.bot4.4.45.33639vor 11 Tagenstatic-code-analysiscode-reviewcode-qualityaicodingassistantllmgithubautomationdevopsdeveloper-toolsgithub-actionsworkflowsgitpull-requestjiralineargitlabci-cdstatic-analysis

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.2/36Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 539 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year539
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 46 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count46
latest_release_tagv4.4.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases9,1

Community & Verbreitung

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

70Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.7/60Stars — 432 Stars
13.2/25Forks — 39 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks39
stars432
watchers8
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, inspect.software, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
49.7/80Downloads pro Monat — 5.336 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgito.bot
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.336
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 14 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,878

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25.4/42Issue-Lösungsquote — 60 % der Issues geschlossen
26.3/30PR-Annahme — 157/179 entschiedene PRs gemergt
10.4/13Newcomer PR acceptance — 4/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/16 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs157
open_issues53
closed_issues81
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d13
prs_decided_30d14
issue_closed_ratio0,604
closed_unmerged_prs22
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.1/25Reichweite des Inhabers — 89 Follower von Nayjest
25/25Kontohistorie — 145 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers89
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginNayjest
public_repos145
account_age_days6.136
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 11 Tagen
20/20Versionshistorie — 39 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgito.bot
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://gito.bot/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, code-analysis, code-review, github, github-actions, llm, code-quality, python, code-audit, developer-tools, software-engineering, static-analysis, ai-code-review, ai-code-reviewer, ai-coding, ai-coding-assistant, github-copilot, ai-code-analysis, ai-coding-tools, codereview
has_wikija
homepagehttp://gito.bot/
docs_sitehttp://gito.bot/
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

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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
1.5/7.5Code-Review — Found 4/16 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

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_packages101
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:gito.bot@4.4.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 101 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
34.7/40Lesbare Commit-Historie — 65 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share0,65
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes7.164

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/76 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes22.400
source_files_sampled76
oversized_source_files0

Eckdaten

432GitHub-Sterne
14Mitwirkende
539Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
46Releases
1Bus-Faktor
53offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-21: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 432 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 395 ★ / 39 ⇿
395Sterne
39Forks
43Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-07-21 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

010020030040039538452025-052025-122026-08
Major 3Minor 13Patch 27

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-05 13:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 4/16 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIai-microcore~6.7.0pyproject.toml
PyPIGitPython^3.1.58pyproject.toml
PyPIunidiff^0.7.5pyproject.toml
PyPIgoogle-genai~2.10.0pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.57.1,<1pyproject.toml
PyPItyper>=0.16.0,<0.26pyproject.toml
PyPIghapi~=1.0.8pyproject.toml
PyPIjira^3.10.5pyproject.toml
PyPIpydantic^2.12.5pyproject.toml
PyPIfastcore~=1.11.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 157

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 147 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIai-microcore6.7.0direkt
PyPIanthropic0.121.0direkt
PyPIfastcore1.11.5direkt
PyPIghapi1.0.11direkt
PyPIgitpython3.1.59direkt
PyPIgoogle-genai2.10.0direkt
PyPIjira3.10.5direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPItyper0.25.1direkt
PyPIunidiff0.7.5direkt
PyPIaiofile3.12.3indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.6.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcaio0.12.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIcleo2.1.0indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcrashtest0.4.1indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcyclopts4.22.5indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.16indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIdulwich1.2.12indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.1indirekt
PyPIfastmcp3.4.7indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.7indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIfindpython0.8.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-pyproject1.2.4indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.3indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinstaller1.0.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjsonref1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImcp1.29.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.6indirekt
PyPIoauthlib3.3.1indirekt
PyPIopenai2.54.0indirekt
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathable0.6.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpbs-installer2026.8.7indirekt
PyPIpkginfo1.12.1.2indirekt
PyPIplatformdirs4.11.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpoetry2.4.1indirekt
PyPIpoetry-core2.4.0indirekt
PyPIpy-key-value-aio0.4.5indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpylint4.0.7indirekt
PyPIpyperclip1.11.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-discovery1.5.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.5indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-oauthlib2.0.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-rst2.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsse-starlette3.4.8indirekt
PyPIstarlette1.6.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIuncalled-for0.4.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIxattr1.3.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:gito.bot@4.4.4 zieht 101 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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