Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 08:08 UTC

PrimeIntellect-ai / verifiers

Our library for RL environments + evals

PythonMIT★ 4.565 Sterne⑂ 654 Forksseit Jan. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugMCP-Serverwie das ermittelt wird

PrimeIntellect-ai/verifiers erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (67/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Prime IntellectOrganisation
1.378 Follower65 öffentliche Reposseit Okt. 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIverifiers0.3.1378.117412vor 3 Tagenagentic-rlagentsenvironmentsevalgrpoharnessllmmulti-turnreinforcement-learningrlrlvrtool-usetrainverifiers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.510 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.510
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 54 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count54
latest_release_tagv0.3.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases13,8

Community & Verbreitung

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

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
59.4/60Stars — 4.565 Stars
23.5/25Forks — 654 Forks
8/15Watcher — 29 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks654
stars4.565
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
74.4/80Downloads pro Monat — 378.117 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesverifiers
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads378.117
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)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 82 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled82
top_contributor_share0,424

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.7/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
21/30PR-Annahme — 1.356/1.941 entschiedene PRs gemergt
1.4/13Newcomer PR acceptance — 1/9 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.356
open_issues25
closed_issues295
prs_merged_7d24
prs_decided_7d41
prs_merged_30d38
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,922
closed_unmerged_prs585
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d9

Eigentümerschaft & Trägerschaft

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
22.6/25Reichweite des Inhabers — 1.378 Follower von PrimeIntellect-ai
18.7/25Kontohistorie — 65 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.378
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginPrimeIntellect-ai
public_repos65
account_age_days1.046

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 412 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesverifiers
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/primeintellect-ai/verifiers
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://github.com/primeintellect-ai/verifiers
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 10 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 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,9

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_packages107
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:verifiers@0.3.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 107 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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, assets/lab/CLAUDE.md, docs/v1/agent.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 90 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,918
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, assets/lab/CLAUDE.md, docs/v1/agent.md
agent_instruction_max_bytes2.390

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

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — assets/templates/browserbase/cua/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 33 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsassets/templates/browserbase/cua/tsconfig.json
agent_commit_share0,33
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (assets/templates/browserbase/cua/tsconfig.json)
54.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/479 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes129.156
source_files_sampled479
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

4.565GitHub-Sterne
82Mitwirkende
1.510Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
54Releases
2Bus-Faktor
25offene 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 ★ / 654 ⇿
0Sterne
654Forks
54Releases

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.

0125250375500625750634192025-022025-112026-08
Major 0Minor 2Patch 13

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert

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 · 2026-08-28 08:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 10 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 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 26
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIanthropic>=0.78.0pyproject.toml
PyPIdatasets>=3.3.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1.0pyproject.toml
PyPImath-verify>=0.8.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.24.0,<2pyproject.toml
PyPIopenai>=2.9.0pyproject.toml
PyPIopenai-agents>=0.8.2pyproject.toml
PyPIprime-tunnel>=0.1.8pyproject.toml
PyPIprime-sandboxes>=0.2.39pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.3pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIrich>=11.0.0pyproject.toml
PyPItenacity>=8.5.0pyproject.toml
PyPIgepa>=0.0.6pyproject.toml
PyPIpyzmq>=27.1.0pyproject.toml
PyPImsgpack>=1.1.2pyproject.toml
PyPIaiolimiter>=1.2.1pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.9.0pyproject.toml
PyPIprime-pydantic-config>=0.4.3pyproject.toml
PyPIuvloop>=0.21.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.0pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0.0pyproject.toml
PyPIrenderers>=0.1.10pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.12.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 513

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 64 direkte und 449 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaiohttp3.13.5direkt
PyPIaiohttp3.14.3direkt
PyPIaiolimiter—direkt
PyPIaiolimiter1.2.1direkt
PyPIanthropic—direkt
PyPIanthropic0.116.0direkt
PyPIanthropic0.97.0direkt
PyPIdatasets—direkt
PyPIdatasets4.6.1direkt
PyPIdatasets5.0.0direkt
PyPIgepa—direkt
PyPIgepa0.1.1direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIloguru—direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImath-verify—direkt
PyPImath-verify0.9.0direkt
PyPImcp—direkt
PyPImcp1.27.0direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPImsgpack—direkt
PyPImsgpack1.1.2direkt
PyPImsgpack1.2.1direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.1direkt
PyPIopenai—direkt
PyPIopenai2.32.0direkt
PyPIopenai2.45.0direkt
PyPIopenai-agents—direkt
PyPIopenai-agents0.14.5direkt
PyPIopenai-agents0.18.2direkt
PyPIprime-pydantic-config—direkt
PyPIprime-pydantic-config0.4.3direkt
PyPIprime-sandboxes—direkt
PyPIprime-sandboxes0.2.22direkt
PyPIprime-sandboxes0.2.39direkt
PyPIprime-tunnel—direkt
PyPIprime-tunnel0.1.10direkt
PyPIprime-tunnel0.1.6direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.3direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyzmq—direkt
PyPIpyzmq27.1.0direkt
PyPIrenderers—direkt
PyPIrenderers0.1.10direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.33.1direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIsetproctitle—direkt
PyPIsetproctitle1.3.7direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPItomli-w1.2.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIuvloop—direkt
PyPIuvloop0.22.1direkt
npm@browserbasehq/stagehand^3.0.5indirekt
npmdeepmerge^4.3.1indirekt
npmdotenv^16.4.5indirekt
npmesbuild^0.27.2indirekt
npmfastify^5.0.0indirekt
npmpostject^1.0.0-alpha.6indirekt
npmtsx^4.10.5indirekt
npmtypescript^5.2.2indirekt
npmzod^3.25.76indirekt
PyPIaccelerate—indirekt
PyPIaccelerate1.13.0indirekt
PyPIaiofile3.11.1indirekt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalphabet-sort0.1.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIarckit0.1.0indirekt
PyPIastor0.8.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbash-interception0.1.0indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbfcl-eval—indirekt
PyPIbfi1.0.4indirekt
PyPIblake31.0.8indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachetools7.0.6indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcbor25.9.0indirekt
PyPIcbor26.1.3indirekt
PyPIcellpylib2.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIchess1.11.2indirekt
PyPIchromadb—indirekt
PyPIchromadb1.5.9indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcode-golf0.1.0indirekt
PyPIcolor-codeword0.1.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcompact0.1.0indirekt
PyPIcompressed-tensors0.11.0indirekt
PyPIconnect-python0.9.0indirekt
PyPIconnectrpc0.11.1indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.3indirekt
PyPIcupy-cuda12x14.0.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclopts4.21.0indirekt
PyPIdeepspeed—indirekt
PyPIdeepspeed0.18.9indirekt
PyPIdeepwiki0.1.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdepyf0.19.0indirekt
PyPIdill0.4.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdirhash0.5.0indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdrawsvg2.4.1indirekt
PyPIdspy—indirekt
PyPIdurationpy0.10indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.136.1indirekt
PyPIfastapi0.139.0indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.24indirekt
PyPIfastapi-cloud-cli0.17.0indirekt
PyPIfastar0.11.0indirekt
PyPIfastmcp3.4.4indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.4indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIfilelock3.29.7indirekt
PyPIflash-attn—indirekt
PyPIflash-attn2.8.3indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozendict2.4.7indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.2.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIgguf0.18.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.47indirekt
PyPIglossary0.1.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgprof2dot2025.4.14indirekt
PyPIgradio6.20.0indirekt
PyPIgradio-client2.5.0indirekt
PyPIgrayscale-interception0.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.2indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
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PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzss1.2.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:verifiers@0.3.1 zieht 107 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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