Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 16:47 UTC

Netflix / metaflow

Build, Manage and Deploy AI/ML Systems

PythonApache-2.0★ 10.271 Sterne⑂ 1.358 Forksseit Sept. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#machine-learning#model-management#ai#ml#ml-platform#ml-infrastructure#python#mlops#datascience#high-performance-computing#kubernetes#aws#azure#gcp#llm#llmops#agents#generative-ai#cost-optimization#distributed-training

Netflix/metaflow erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (74/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 3 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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Netflix, Inc.Organisation
10.261 Follower239 öffentliche Reposseit Juli 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPImetaflow2.19.39948.005267vor 14 Tagen
PyPImetaflow-stubs2.19.3974.032160vor 14 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
29.1/36Commit-Rhythmus — 42/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 258 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year258
human_commit_share0,86
days_since_last_push2
active_weeks_last_year42

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 14 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag2.19.39
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release14
mean_days_between_releases10,7
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?

92Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.271 Stars
25/25Forks — 1.358 Forks
13.7/15Watcher — 289 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.358
stars10.271
watchers289
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.022.037 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmetaflow, metaflow-stubs
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.022.037
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?

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 24 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled99
top_contributor_share0,238

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27.5/42Issue-Lösungsquote — 65 % der Issues geschlossen
21.5/30PR-Annahme — 1.631/2.277 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 5/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.631
open_issues306
closed_issues578
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,654
closed_unmerged_prs646
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 10.261 Follower von Netflix
25/25Kontohistorie — 239 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers10.261
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginNetflix
public_repos239
account_age_days5.544

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 14 Tagen
20/20Versionshistorie — 267 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmetaflow, metaflow-stubs
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish14

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .eslintrc.cjs, tox.ini
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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://metaflow.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmachine-learning, model-management, ai, ml, ml-platform, ml-infrastructure, python, mlops, datascience, high-performance-computing, kubernetes, aws, azure, gcp, llm, llmops, agents, generative-ai, cost-optimization, distributed-training
has_wikinein
homepagehttps://metaflow.org
docs_sitehttps://metaflow.org
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

67Gut
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
4.5/7.5Code-Review — Found 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 5 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 — 30 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
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_packages11
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:metaflow@2.19.39 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

89Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 86 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,919
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1.299

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

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — devtools/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .eslintrc.cjs, tox.ini
11/11Statische Typprüfung — metaflow/_vendor/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/packaging/py.typed, metaflow/_vendor/typeguard/py.typed, metaflow/_vendor/v3_6/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/typeguard/py.typed, metaflow/plugins/cards/ui/tsconfig.json, metaflow/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 14 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 14 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
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdevtools/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmetaflow/_vendor/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/packaging/py.typed, metaflow/_vendor/typeguard/py.typed, metaflow/_vendor/v3_6/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/typeguard/py.typed, metaflow/plugins/cards/ui/tsconfig.json, metaflow/py.typed
agent_commit_share0,14
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (metaflow/_vendor/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/packaging/py.typed, metaflow/_vendor/typeguard/py.typed, metaflow/_vendor/v3_6/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/importlib_metadata/py.typed, metaflow/_vendor/v3_7/typeguard/py.typed, metaflow/plugins/cards/ui/tsconfig.json, metaflow/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 10/729 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes1.056.101
source_files_sampled729
oversized_source_files10

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
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

10.271GitHub-Sterne
99Mitwirkende
258Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
100Releases
3Bus-Faktor
306offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'metaflow' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'metaflow-stubs' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for metaflow carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for metaflow-stubs carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.358 ⇿
0Sterne
1.358Forks
100Releases

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.

2004006008001.0001.2001.4001.358632021-072024-022026-09
Major 0Minor 6Patch 94

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 16:46 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
6Code-ReviewFound 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 17 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 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
0Vulnerabilities30 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 493

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 493 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@ampproject/remapping2.3.0indirekt
npm@bahmutov/cy-rollup2.0.0indirekt
npm@cypress/request4.0.1indirekt
npm@cypress/xvfb1.2.4indirekt
npm@esbuild/aix-ppc640.21.5indirekt
npm@esbuild/android-arm0.21.5indirekt
npm@esbuild/android-arm640.21.5indirekt
npm@esbuild/android-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/darwin-arm640.21.5indirekt
npm@esbuild/darwin-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/freebsd-arm640.21.5indirekt
npm@esbuild/freebsd-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-arm0.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-arm640.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-ia320.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-loong640.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-mips64el0.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-ppc640.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-riscv640.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-s390x0.21.5indirekt
npm@esbuild/linux-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/netbsd-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/openbsd-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/sunos-x640.21.5indirekt
npm@esbuild/win32-arm640.21.5indirekt
npm@esbuild/win32-ia320.21.5indirekt
npm@esbuild/win32-x640.21.5indirekt
npm@eslint-community/eslint-utils4.7.0indirekt
npm@eslint-community/regexpp4.12.1indirekt
npm@eslint/eslintrc2.1.4indirekt
npm@eslint/js8.57.1indirekt
npm@humanwhocodes/config-array0.13.0indirekt
npm@humanwhocodes/module-importer1.0.1indirekt
npm@humanwhocodes/object-schema2.0.3indirekt
npm@iconify/svelte3.1.6indirekt
npm@iconify/types2.0.0indirekt
npm@jridgewell/gen-mapping0.3.13indirekt
npm@jridgewell/resolve-uri3.1.2indirekt
npm@jridgewell/sourcemap-codec1.5.5indirekt
npm@jridgewell/trace-mapping0.3.30indirekt
npm@nodelib/fs.scandir2.1.5indirekt
npm@nodelib/fs.stat2.0.5indirekt
npm@nodelib/fs.walk1.2.8indirekt
npm@pkgr/core0.2.9indirekt
npm@rollup/rollup-android-arm-eabi4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-android-arm644.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-darwin-arm644.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-darwin-x644.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-freebsd-arm644.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-freebsd-x644.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-arm-gnueabihf4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-arm-musleabihf4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-arm64-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-arm64-musl4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-loongarch64-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-ppc64-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-riscv64-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-riscv64-musl4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-s390x-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-x64-gnu4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-linux-x64-musl4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-win32-arm64-msvc4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-win32-ia32-msvc4.46.2indirekt
npm@rollup/rollup-win32-x64-msvc4.46.2indirekt
npm@sveltejs/vite-plugin-svelte3.1.2indirekt
npm@sveltejs/vite-plugin-svelte-inspector2.1.0indirekt
npm@tsconfig/svelte5.0.4indirekt
npm@types/estree1.0.8indirekt
npm@types/geojson7946.0.16indirekt
npm@types/json-schema7.0.15indirekt
npm@types/marked5.0.2indirekt
npm@types/node20.19.10indirekt
npm@types/pug2.0.10indirekt
npm@types/semver7.7.0indirekt
npm@types/sinonjs__fake-timers8.1.1indirekt
npm@types/sizzle2.3.9indirekt
npm@types/tmp0.2.6indirekt
npm@types/yauzl2.10.3indirekt
npm@typescript-eslint/eslint-plugin6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/parser6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/scope-manager6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/type-utils6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/types6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/typescript-estree6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/utils6.21.0indirekt
npm@typescript-eslint/visitor-keys6.21.0indirekt
npm@ungap/structured-clone1.3.0indirekt
npmacorn8.15.0indirekt
npmacorn-jsx5.3.2indirekt
npmajv6.12.6indirekt
npmansi-escapes7.3.0indirekt
npmansi-regex5.0.1indirekt
npmansi-regex6.2.2indirekt
npmansi-styles4.3.0indirekt
npmansi-styles6.2.3indirekt
npmanymatch3.1.3indirekt
npmarch2.2.0indirekt
npmargparse2.0.1indirekt
npmaria-query5.3.2indirekt
npmarray-union2.1.0indirekt
npmasn10.2.6indirekt
npmassert-plus1.0.0indirekt
npmasynckit0.4.0indirekt
npmat-least-node1.0.0indirekt
npmaws-sign20.7.0indirekt
npmaws41.13.2indirekt
npmaxobject-query4.1.0indirekt
npmbalanced-match1.0.2indirekt
npmbase64-js1.5.1indirekt
npmbcrypt-pbkdf1.0.2indirekt
npmbinary-extensions2.3.0indirekt
npmblob-util2.0.2indirekt
npmbluebird3.7.2indirekt
npmbrace-expansion1.1.16indirekt
npmbrace-expansion2.1.3indirekt
npmbraces3.0.3indirekt
npmbuffer5.7.1indirekt
npmbuffer-crc320.2.13indirekt
npmbuffer-crc321.0.0indirekt
npmcachedir2.4.0indirekt
npmcall-bind-apply-helpers1.0.2indirekt
npmcall-bound1.0.4indirekt
npmcallsites3.1.0indirekt
npmcaseless0.12.0indirekt
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npmchokidar3.6.0indirekt
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PyPIboto3—indirekt
PyPIkubernetes—indirekt
PyPIlocalbatch—indirekt
PyPIomegaconf—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpytest-rerunfailures—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpython3.10.*indirekt
PyPIregex2024.11.6indirekt
PyPIrequests—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:metaflow@2.19.39 zieht 11 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.

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