Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 03:05 UTC

PFund-Software-Ltd / pfeed

Data Engine for AI/Algo Trading: Download/Stream -> Clean -> Store. Supports Data Lakehouse Architecture. Clean Once and Forget.

PythonApache-2.0★ 34 Sterne⑂ 9 Forksseit Jan. 2024Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugPluginwie das ermittelt wird

#algo-trading #backtesting #data-pipeline #historical-data #pandas #data-storage #polars #data-lakehouse #delta-lake #streaming

PFund-Software-Ltd/pfeed erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (43/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PFundOrganisation

12 Follower14 öffentliche Reposseit März 2023

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	Tags
PyPI	pfeed	0.0.20	1.064	37	vor 0 Tagen	trading algo-trading data-pipeline etl data-lake data-warehouse data-integration historical-data live-data data-streaming data-engineering

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
19.4/36	Commit-Rhythmus — 28/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 221 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	221
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	28

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 15 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 12,1 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	15
latest_release_tag	v0.0.20
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	12,1

Community & Verbreitung

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

43Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

32Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

24.6/60	Stars — 34 Stars
7.5/25	Forks — 9 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	9
stars	34
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	9
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	badge.fury.io, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

40.4/80	Downloads pro Monat — 1.064 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	pfeed
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	1.064
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?

56Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5	Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
22.5/30	PR-Annahme — 3/4 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	3
open_issues	0
closed_issues	1
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	1
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
8/25	Reichweite des Inhabers — 12 Follower von PFund-Software-Ltd
15.5/25	Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	12
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	PFund-Software-Ltd
public_repos	14
account_age_days	1.261

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 — 37 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	pfeed
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — eslint.config.js, ruff.toml
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

65Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://pfeed.pfund.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 10 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	algo-trading, backtesting, data-pipeline, historical-data, pandas, data-storage, polars, data-lakehouse, delta-lake, streaming
has_wiki	nein
homepage	https://pfeed.pfund.ai
docs_site	https://pfeed.pfund.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

36Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 44 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	3,6

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

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	47
affected_packages	18
assessed_packages	563
unassessed_packages	3
affected_by_severity	critical 1, high 8, moderate 7, low 2
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 563 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 3 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.

76Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pfeed.pfund.ai/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 84 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://pfeed.pfund.ai/llms.txt
legible_history_share	0,866
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — afterpython/justfile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js, ruff.toml
11/11	Statische Typprüfung — afterpython/_website/tsconfig.json, src/pfeed/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	pnpm-lock.yaml, uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	afterpython/justfile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	afterpython/_website/tsconfig.json, src/pfeed/py.typed
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (afterpython/_website/tsconfig.json, src/pfeed/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/239 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	42.264
source_files_sampled	239
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — example, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	example, notebooks
has_mcp_signal	nein
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

34GitHub-Sterne

1Mitwirkende

221Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

15Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'pfeed' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
pypi download figures for pfeed carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
deps.dev does not index pypi:pfeed@0.0.20; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 9 ⇿

0Sterne

9Forks

11Releases

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 0Patch 11

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10

3.6Gesamtwert

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 · 2026-09-12 03:05 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
0	CI-Tests	0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	44 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 13

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	pfund	`>=0.0.25`	pyproject.toml
PyPI	polars	`>=1.44.2`	pyproject.toml
PyPI	pyarrow	`>=24.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pandera	`>=0.33.1`	pyproject.toml
PyPI	msgspec	`>=0.21.1`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.13.5`	pyproject.toml
PyPI	narwhals	`>=2.26.0`	pyproject.toml
PyPI	zstandard	`>=0.22.0`	pyproject.toml
PyPI	cloudpathlib	`>=0.25.0`	pyproject.toml
PyPI	beautifulsoup4	`>=4.12.3`	pyproject.toml
PyPI	ray	`>=2.58.0`	pyproject.toml
PyPI	pyzmq	`>=27.2.0`	pyproject.toml
PyPI	deltalake	`>=1.6.3`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 566

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 13 direkte und 553 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	direkt
PyPI	cloudpathlib	`0.25.0`	direkt
PyPI	deltalake	`1.6.3`	direkt
PyPI	msgspec	`0.21.1`	direkt
PyPI	narwhals	`2.26.0`	direkt
PyPI	pandera	`0.33.1`	direkt
PyPI	pfund	`0.0.25`	direkt
PyPI	polars	`1.44.2`	direkt
PyPI	pyarrow	`25.0.1`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	direkt
PyPI	pyzmq	`27.2.0`	direkt
PyPI	ray	`2.58.0`	direkt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	direkt
npm	@adobe/css-tools	`4.4.3`	indirekt
npm	@asamuzakjp/css-color	`5.1.11`	indirekt
npm	@asamuzakjp/dom-selector	`7.1.1`	indirekt
npm	@asamuzakjp/generational-cache	`1.0.1`	indirekt
npm	@asamuzakjp/nwsapi	`2.3.9`	indirekt
npm	@babel/code-frame	`7.27.1`	indirekt
npm	@babel/helper-validator-identifier	`7.27.1`	indirekt
npm	@babel/runtime	`7.27.6`	indirekt
npm	@bramus/specificity	`2.4.2`	indirekt
npm	@csstools/color-helpers	`6.0.2`	indirekt
npm	@csstools/css-calc	`3.2.0`	indirekt
npm	@csstools/css-color-parser	`4.1.0`	indirekt
npm	@csstools/css-parser-algorithms	`4.0.0`	indirekt
npm	@csstools/css-syntax-patches-for-csstree	`1.1.3`	indirekt
npm	@csstools/css-tokenizer	`4.0.0`	indirekt
npm	@emnapi/core	`1.10.0`	indirekt
npm	@emnapi/runtime	`1.10.0`	indirekt
npm	@emnapi/wasi-threads	`1.2.1`	indirekt
npm	@esbuild/aix-ppc64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/android-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ia32	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-loong64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-mips64el	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ppc64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-riscv64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-s390x	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/linux-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/openharmony-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/sunos-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/win32-arm64	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/win32-ia32	`0.28.0`	indirekt
npm	@esbuild/win32-x64	`0.28.0`	indirekt
npm	@eslint-community/eslint-utils	`4.9.0`	indirekt
npm	@eslint-community/eslint-utils	`4.9.1`	indirekt
npm	@eslint-community/regexpp	`4.12.2`	indirekt
npm	@eslint/compat	`2.0.5`	indirekt
npm	@eslint/config-array	`0.23.5`	indirekt
npm	@eslint/config-helpers	`0.5.5`	indirekt
npm	@eslint/core	`1.2.1`	indirekt
npm	@eslint/js	`10.0.1`	indirekt
npm	@eslint/object-schema	`3.0.5`	indirekt
npm	@eslint/plugin-kit	`0.7.1`	indirekt
npm	@exodus/bytes	`1.15.0`	indirekt
npm	@humanfs/core	`0.19.1`	indirekt
npm	@humanfs/node	`0.16.6`	indirekt
npm	@humanwhocodes/module-importer	`1.0.1`	indirekt
npm	@humanwhocodes/retry	`0.3.1`	indirekt
npm	@humanwhocodes/retry	`0.4.3`	indirekt
npm	@jridgewell/gen-mapping	`0.3.8`	indirekt
npm	@jridgewell/remapping	`2.3.5`	indirekt
npm	@jridgewell/resolve-uri	`3.1.2`	indirekt
npm	@jridgewell/set-array	`1.2.1`	indirekt
npm	@jridgewell/sourcemap-codec	`1.5.5`	indirekt
npm	@jridgewell/trace-mapping	`0.3.25`	indirekt
npm	@napi-rs/wasm-runtime	`1.1.4`	indirekt
npm	@oxc-project/types	`0.127.0`	indirekt
npm	@pagefind/component-ui	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/darwin-arm64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/darwin-x64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/freebsd-x64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/linux-arm64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/linux-x64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/windows-arm64	`1.5.2`	indirekt
npm	@pagefind/windows-x64	`1.5.2`	indirekt
npm	@polka/url	`1.0.0-next.29`	indirekt
npm	@rolldown/binding-android-arm64	`1.0.0-rc.17`	indirekt
npm	@rolldown/binding-darwin-arm64	`1.0.0-rc.17`	indirekt
npm	@rolldown/binding-darwin-x64	`1.0.0-rc.17`	indirekt
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PyPI	polars-runtime-32	`1.44.2`	indirekt
PyPI	prefect	`3.8.5`	indirekt
PyPI	prometheus-client	`0.26.0`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	indirekt
PyPI	propcache	`0.5.2`	indirekt
PyPI	proto-plus	`1.28.4`	indirekt
PyPI	protobuf	`7.36.1`	indirekt
PyPI	py-key-value-aio	`0.4.5`	indirekt
PyPI	py-spy	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.4`	indirekt
PyPI	pyasn1-modules	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirekt
PyPI	pydantic-extra-types	`2.11.1`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	indirekt
PyPI	pydocket	`0.25.2`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.6.0`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.2.0`	indirekt
PyPI	python-slugify	`8.0.4`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.3.post1`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	readchar	`4.2.2`	indirekt
PyPI	redis	`8.1.0`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.9.10`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-oauthlib	`2.0.0`	indirekt
PyPI	rfc3339-validator	`0.1.4`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rich-rst	`2.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruamel-yaml	`0.19.1`	indirekt
PyPI	ruamel-yaml-clib	`0.2.15`	indirekt
PyPI	semver	`3.0.4`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	smart-open	`8.0.1`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.9.2`	indirekt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.52`	indirekt
PyPI	starlette	`1.6.0`	indirekt
PyPI	text-unidecode	`1.3`	indirekt
PyPI	textual	`8.2.8`	indirekt
PyPI	toml	`0.10.2`	indirekt
PyPI	tomlkit	`0.15.1`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.70.1`	indirekt
PyPI	trogon	`0.6.0`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	typeguard	`4.6.0`	indirekt
PyPI	typer	`0.27.2`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspect	`0.9.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.3`	indirekt
PyPI	tzlocal	`5.4.4`	indirekt
PyPI	uncalled-for	`0.4.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.52.4`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.7.9`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.3`	indirekt
PyPI	websockets	`16.1.1`	indirekt
PyPI	whenever	`0.10.5`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.4.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	yfinance	`1.7.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 18

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 563 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 18 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 3 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
flatted	`3.3.3`	indirekt	kritisch	2	`3.4.2`
brace-expansion	`5.0.5`	indirekt	hoch	4	`5.0.9`
devalue	`5.8.0`	indirekt	hoch	1	`5.8.1`
nanoid	`3.3.11`	indirekt	hoch	3	`5.1.16`
picomatch	`4.0.3`	indirekt	hoch	2	`4.0.4`
postcss	`8.5.13`	indirekt	hoch	2	`8.5.23`
postcss	`8.5.6`	indirekt	hoch	4	`8.5.23`
undici	`7.25.0`	indirekt	hoch	12	`8.9.0`
vite	`8.0.10`	indirekt	hoch	2	`8.0.16`
@humanfs/node	`0.16.6`	indirekt	mittel	1	`0.16.8`
@sveltejs/kit	`2.59.0`	indirekt	mittel	4	`2.70.2`
@vitest/mocker	`4.1.5`	indirekt	mittel	1	`5.0.0-rc.2`
postcss-selector-parser	`7.1.0`	indirekt	mittel	1	`7.1.3`
svelte	`5.55.5`	indirekt	mittel	4	`5.55.7`
vitest	`4.1.5`	indirekt	mittel	1	`5.0.0-rc.2`
yaml	`1.10.2`	indirekt	mittel	1	`2.8.3`
cookie	`0.6.0`	indirekt	niedrig	1	`0.7.0`
esbuild	`0.28.0`	indirekt	niedrig	1	`0.28.1`

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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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

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Paket-Ökosysteme

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