Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 14:24 UTC

OpenSTEF / openstef

Automated Machine Learning pipelines. Builds the Open Short Term Energy Forecasting package.

PythonMPL-2.0★ 168 Sterne⑂ 57 Forksseit Feb. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#forecasting#energy#python#data-science#machine-learning#time-series#energy-forecasting

OpenSTEF/openstef erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (61/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OpenSTEFOrganisation
92 Follower7 öffentliche Reposseit Nov. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIopenstef4.4.116.432252vor 1 Tagenergyforecastingmachinelearning

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 232 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_year232
human_commit_share0,86
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 8,1 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.4.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases8,1

Community & Verbreitung

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

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36.1/60Stars — 168 Stars
14.6/25Forks — 57 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks57
stars168
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MPL-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
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_conductja
readme_badge_servicesbestpractices.coreinfrastructure.org, shields.io, sonarcloud.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
56.2/80Downloads pro Monat — 16.432 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesopenstef
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads16.432
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)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 22 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 48 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled48
top_contributor_share0,221

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.2/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
24.4/30PR-Annahme — 706/869 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 26/27 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs706
open_issues33
closed_issues172
prs_merged_7d2
prs_decided_7d3
prs_merged_30d10
prs_decided_30d15
issue_closed_ratio0,839
closed_unmerged_prs163
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.2/25Reichweite des Inhabers — 92 Follower von OpenSTEF
16.3/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers92
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginOpenSTEF
public_repos7
account_age_days1.767

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 252 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesopenstef
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

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 — ruff.toml
0/9.6Pre-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_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://openstef.github.io/openstef
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsforecasting, energy, python, data-science, machine-learning, time-series, energy-forecasting
has_wikija
homepagehttps://openstef.github.io/openstef
docs_sitehttps://openstef.github.io/openstef
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
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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
6.8/7.5Code-Review — Found 26/27 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 15 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 52 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,8
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_packages63
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:openstef@4.4.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 63 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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 86 von 86 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 14 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/424 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes40.325
source_files_sampled424
oversized_source_files0

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 — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

168GitHub-Sterne
48Mitwirkende
232Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
3Bus-Faktor
33offene Issues
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 ★ / 57 ⇿
0Sterne
57Forks
98Releases

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.

01020304050605722021-022023-112026-08
Major 1Minor 2Patch 50

Jeder Punkt umfasst 6 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 · 2026-09-11 14:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
9Code-ReviewFound 26/27 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 15 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities52 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIopenstef-core—pyproject.toml
PyPIopenstef-models—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 456

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 452 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIopenstef-core—direkt
PyPIopenstef-core0.0.0direkt
PyPIopenstef-models—direkt
PyPIopenstef-models0.0.0direkt
PyPIa2wsgi1.10.10indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiobotocore3.7.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaiosmtplib5.1.1indirekt
PyPIaiosqlite0.21.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIalembic1.18.4indirekt
PyPIamqp5.3.1indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIapache-airflow—indirekt
PyPIapache-airflow3.3.1indirekt
PyPIapache-airflow-core3.3.1indirekt
PyPIapache-airflow-providers-common-compat1.15.0indirekt
PyPIapache-airflow-providers-common-io1.7.2indirekt
PyPIapache-airflow-providers-common-sql2.0.0indirekt
PyPIapache-airflow-providers-smtp3.0.1indirekt
PyPIapache-airflow-providers-standard1.15.0indirekt
PyPIapache-airflow-task-sdk1.3.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasgiref3.11.1indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaws-sam-translator1.110.0indirekt
PyPIaws-xray-sdk2.15.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbilliard4.2.4indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIboto31.43.0indirekt
PyPIbotocore1.43.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcadwyn7.0.0indirekt
PyPIcattrs24.1.3indirekt
PyPIcelery—indirekt
PyPIcelery5.6.3indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfn-lint1.51.2indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIclick-didyoumean0.3.1indirekt
PyPIclick-plugins1.1.1.2indirekt
PyPIclick-repl0.3.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs14.0indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIconfigurator3.2.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIcron-descriptor2.0.8indirekt
PyPIcroniter6.2.2indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdagster—indirekt
PyPIdagster1.13.21indirekt
PyPIdagster-graphql1.13.21indirekt
PyPIdagster-pipes1.13.21indirekt
PyPIdagster-shared1.13.21indirekt
PyPIdagster-webserver—indirekt
PyPIdagster-webserver1.13.21indirekt
PyPIdatabricks-sdk0.112.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdepgather0.5.0indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIdom-toml2.3.0indirekt
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.27indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.2indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.58indirekt
PyPIgoogle-auth2.53.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgql4.0.0indirekt
PyPIgraphene3.4.3indirekt
PyPIgraphql-core3.2.8indirekt
PyPIgraphql-relay3.2.0indirekt
PyPIgreenback1.3.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIgrpcio1.81.0indirekt
PyPIgrpcio-health-checking1.81.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.16.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIholidays—indirekt
PyPIholidays0.103indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIhuggingface-hub1.30.0indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.17indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib—indirekt
PyPIjoblib1.6.0indirekt
PyPIjoserfc1.6.8indirekt
PyPIjson50.14.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpath-ng1.8.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter—indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.0.2indirekt
PyPIjupyter-cache—indirekt
PyPIjupyter-cache1.0.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.6.0indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIjupytext—indirekt
PyPIjupytext1.19.5indirekt
PyPIkaleido—indirekt
PyPIkaleido0.2.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIkombu5.6.2indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlazy-object-proxy1.12.0indirekt
PyPIlibcst1.8.6indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIlicensecheck2026.0.8indirekt
PyPIlightgbm—indirekt
PyPIlightgbm4.7.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPIlockfile0.12.2indirekt
PyPIloguru0.7.3indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImethodtools0.4.7indirekt
PyPImicrosoft-python-type-stubs0indirekt
PyPImistune3.2.1indirekt
PyPImlflow-skinny—indirekt
PyPImlflow-skinny3.16.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImoto5.2.1indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
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PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
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PyPIwrapt2.2.1indirekt
PyPIxgboost—indirekt
PyPIxgboost3.4.1indirekt
PyPIxgboost-cpu—indirekt
PyPIxgboost-cpu3.4.1indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:openstef@4.4.1 zieht 63 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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