Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-02 05:00 UTC

PolicyEngine / policyengine-core

Core microsimulation engine for PolicyEngine models. Forked from OpenFisca-Core.

PythonAGPL-3.0★ 22 Sterne⑂ 30 Forksseit Okt. 2022Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

#benefit #framework #microsimulation #tax

PolicyEngine/policyengine-core erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei Security (55/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PolicyEngineOrganisation

195 Follower340 öffentliche Reposseit Aug. 2021

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
PyPI	policyengine-core	3.32.12	57.282	224	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

67Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
18.7/36	Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 193 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	193
human_commit_share	0,67
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	27

Release-Disziplin

44Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 1 Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 1.460 Tagen
12.6/27	Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	1
latest_release_tag	0.1.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	1.460
mean_days_between_releases	—

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?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

36Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

21.4/60	Stars — 22 Stars
12.2/25	Forks — 30 Forks
2.7/15	Watcher — 4 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	30
stars	22
watchers	4
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (AGPL-3.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
7.2/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	3
has_contributing	ja
has_issue_template	ja
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	badge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

63.4/80	Downloads pro Monat — 57.282 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	policyengine-core
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	57.282
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?

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.8/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 30 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 56 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 35 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	56
top_contributor_share	0,299

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

27.4/42	Issue-Lösungsquote — 65 % der Issues geschlossen
26.1/30	PR-Annahme — 248/285 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/20 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	248
open_issues	93
closed_issues	175
prs_merged_7d	6
prs_decided_7d	6
prs_merged_30d	13
prs_decided_30d	13
issue_closed_ratio	0,653
closed_unmerged_prs	37
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

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
16.5/25	Reichweite des Inhabers — 195 Follower von PolicyEngine
23.3/25	Kontohistorie — 340 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	195
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	PolicyEngine
public_repos	340
account_age_days	1.882

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

Verwendete Eingangsdaten

packages	policyengine-core
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://policyengine.github.io/policyengine-core
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 4 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	benefit, framework, microsimulation, tax
has_wiki	nein
homepage	https://policyengine.github.io/policyengine-core
docs_site	https://policyengine.github.io/policyengine-core
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 1/20 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 35 contributing companies or organizations
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 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
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 — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 27 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	5

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

73Gut

Wie die Bewertung erfolgt

19.6/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: requests 2.32.5 (moderate 5.5)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
35.2/40	Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 190 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	49
affected_packages	9
assessed_packages	149
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 4, moderate 3, low 1
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 149 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 52 von 67 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,776
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	1.227

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

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — mypy.ini
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 31 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
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	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	mypy.ini
agent_commit_share	0,31
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini)
54.8/55	Handhabbare Dateigrößen — 1/272 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	85.859
source_files_sampled	272
oversized_source_files	1

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 — notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	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

22GitHub-Sterne

56Mitwirkende

193Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

1Releases

3Bus-Faktor

93offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:policyengine-core@3.32.12; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 30 ⇿

0Sterne

30Forks

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.

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10

5.0Gesamtwert

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 · 2026-10-02 05:00 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal 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
10	CI-Tests	10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 1/20 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 35 contributing companies or organizations
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 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow 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
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	27 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 16

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	dpath	`<3`	pyproject.toml
PyPI	h5py	`>=3,<4`	pyproject.toml
PyPI	huggingface_hub	`>=0.25.1`	pyproject.toml
PyPI	ipython	`>=8,<9`	pyproject.toml
PyPI	microdf_python	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	numexpr	`<3`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=2.1.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=1`	pyproject.toml
PyPI	plotly	`>=5,<6`	pyproject.toml
PyPI	psutil	`>=6,<7`	pyproject.toml
PyPI	pytest	`>=8,<10`	pyproject.toml
PyPI	pyvis	`>=0.3.2`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2,<3`	pyproject.toml
PyPI	sortedcontainers	`<3`	pyproject.toml
PyPI	standard-imghdr	`—`	pyproject.toml
PyPI	wheel	`<1`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 149

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 133 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	dpath	`2.2.0`	direkt
PyPI	h5py	`3.15.1`	direkt
PyPI	huggingface-hub	`1.4.1`	direkt
PyPI	ipython	`8.38.0`	direkt
PyPI	microdf-python	`1.2.1`	direkt
PyPI	numexpr	`2.14.1`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.2`	direkt
PyPI	pandas	`3.0.1`	direkt
PyPI	plotly	`5.24.1`	direkt
PyPI	psutil	`6.1.1`	direkt
PyPI	pytest	`9.1.1`	direkt
PyPI	pyvis	`0.3.2`	direkt
PyPI	requests	`2.32.5`	direkt
PyPI	sortedcontainers	`2.4.0`	direkt
PyPI	standard-imghdr	`3.13.0`	direkt
PyPI	wheel	`0.46.3`	direkt
PyPI	accessible-pygments	`0.0.5`	indirekt
PyPI	alabaster	`0.7.16`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	babel	`2.18.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	build	`1.4.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.1.4`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.4`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	comm	`0.2.3`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.4`	indirekt
PyPI	debugpy	`1.8.20`	indirekt
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirekt
PyPI	docutils	`0.18.1`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirekt
PyPI	filelock	`3.24.3`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.2.0`	indirekt
PyPI	furo	`2023.3.27`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.3.2`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.2.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	hypothesis	`6.168.3`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	imagesize	`2.0.0`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	ipykernel	`7.2.0`	indirekt
PyPI	jedi	`0.19.2`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jsonpickle	`4.1.1`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	jupyter-book	`0.15.1`	indirekt
PyPI	jupyter-cache	`0.6.1`	indirekt
PyPI	jupyter-client	`8.8.0`	indirekt
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirekt
PyPI	latexcodec	`3.0.1`	indirekt
PyPI	linkify-it-py	`2.0.3`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`2.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`2.0.1`	indirekt
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.1`	indirekt
PyPI	mdit-py-plugins	`0.3.5`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mypy	`0.991`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	myst-nb	`0.17.2`	indirekt
PyPI	myst-parser	`0.18.1`	indirekt
PyPI	nbclient	`0.7.4`	indirekt
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirekt
PyPI	nest-asyncio	`1.6.0`	indirekt
PyPI	networkx	`3.6.1`	indirekt
PyPI	packaging	`26.0`	indirekt
PyPI	parso	`0.8.6`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.9.4`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	policyengine-core	`3.32.11`	indirekt
PyPI	policyengine-uk	`2.90.2`	indirekt
PyPI	policyengine-us	`1.824.1`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pybtex	`0.25.1`	indirekt
PyPI	pybtex-docutils	`1.0.3`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydata-sphinx-theme	`0.15.4`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.2.0`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.0.0`	indirekt
PyPI	pytest-rerunfailures	`14.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	rich	`14.3.3`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.5`	indirekt
PyPI	setuptools	`82.0.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	snowballstemmer	`3.0.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	sphinx	`5.0.0`	indirekt
PyPI	sphinx-argparse	`0.4.0`	indirekt
PyPI	sphinx-basic-ng	`1.0.0b2`	indirekt
PyPI	sphinx-book-theme	`1.0.1`	indirekt
PyPI	sphinx-comments	`0.0.3`	indirekt
PyPI	sphinx-copybutton	`0.5.2`	indirekt
PyPI	sphinx-design	`0.3.0`	indirekt
PyPI	sphinx-external-toc	`0.3.1`	indirekt
PyPI	sphinx-jupyterbook-latex	`0.5.2`	indirekt
PyPI	sphinx-math-dollar	`1.2.1`	indirekt
PyPI	sphinx-multitoc-numbering	`0.1.3`	indirekt
PyPI	sphinx-thebe	`0.2.1`	indirekt
PyPI	sphinx-togglebutton	`0.4.4`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-bibtex	`2.5.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirekt
PyPI	spm-calculator	`0.3.1`	indirekt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.48`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	tabulate	`0.10.0`	indirekt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.0`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.4`	indirekt
PyPI	towncrier	`25.8.0`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.67.3`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirekt
PyPI	typer	`0.24.1`	indirekt
PyPI	typer-slim	`0.24.0`	indirekt
PyPI	types-pyyaml	`6.0.12.2`	indirekt
PyPI	types-requests	`2.28.11.7`	indirekt
PyPI	types-setuptools	`65.6.0.2`	indirekt
PyPI	types-urllib3	`1.26.25.4`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
PyPI	uc-micro-py	`2.0.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 9

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 149 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 9 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
anyio	`4.12.1`	indirekt	kritisch	4	`4.14.2`
click	`8.3.1`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
soupsieve	`2.8.3`	indirekt	hoch	8	`2.9.0`
tornado	`6.5.4`	indirekt	hoch	18	`6.5.9`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	10	`2.8.0`
requests	`2.32.5`	direkt	mittel	2	`2.33.0`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
setuptools	`82.0.0`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
pygments	`2.19.2`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

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Warnungen zur Datenerhebung

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