Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 22:16 UTC

PythonWoods-Dev / zenzic

Deterministic Document Integrity Engine for Markdown/MDX graphs.

PythonApache-2.0★ 3 Sterne⑂ 2 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugPluginwie das ermittelt wird
#static-analysis#docs-as-code#markdown#ci-cd#graph-topology#mdx#python3#security-scanner

PythonWoods-Dev/zenzic erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (36/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
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.

75
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PythonWoodsPersönliches Konto
0 Follower7 öffentliche Reposseit Mai 2020

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIzenzicverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.30.0-77vor 18 Tagencidocument-integritydocumentationgraph-topologyjsonlinksmkdocssecuritysemverstatic-analysisstricttomlyamlzensical

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 365 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year365
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 82 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count82
latest_release_tagv0.30.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases2,3

Community & Verbreitung

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

46Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars — 3 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars3
watchers0
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 (Apache-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_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

36Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,994

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
31/42Issue-Lösungsquote — 74 % der Issues geschlossen
24.4/30PR-Annahme — 175/215 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs175
open_issues5
closed_issues14
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d24
prs_decided_30d27
issue_closed_ratio0,737
closed_unmerged_prs40
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
0/25Reichweite des Inhabers — 0 Follower von PythonWoods-Dev
18.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginPythonWoods-Dev
public_repos7
account_age_days2.293
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 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 — 27 out of 27 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://zenzic.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsstatic-analysis, docs-as-code, markdown, ci-cd, graph-topology, mdx, python3, security-scanner
has_wikija
homepagehttps://zenzic.dev
docs_sitehttps://zenzic.dev
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 27 out of 27 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6
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_packages21
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:zenzic@0.30.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 21 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.

73Gut · 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 — 96 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile, noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/zenzic/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile, noxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/zenzic/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/zenzic/py.typed)
51.3/55Handhabbare Dateigrößen — 10/148 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes92.059
source_files_sampled148
oversized_source_files10

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

3GitHub-Sterne
3Mitwirkende
365Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
82Releases
1Bus-Faktor
5offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'zenzic' points at a different repository (https://github.com/PythonWoods/zenzic); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-09-05 22:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
PyPIrich>=15.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27,<1.0pyproject.toml
PyPIgoogle-re2>=1.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpathspec>=1.1.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 150

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 139 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIgoogle-re21.1.20251105direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIpathspec1.1.1direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPItomli2.4.1direkt
PyPItyper0.24.1direkt
PyPItyper0.27.1direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIargcomplete3.7.2indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs8.0indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIbracex3.0.1indirekt
PyPIbump-my-version1.5.1indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcsscompressor0.9.5indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.12.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdependency-groups1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock3.32.3indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.59indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhtmlmin20.1.13indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.10.0indirekt
PyPIhttpx22.10.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIhumanize4.16.0indirekt
PyPIhypothesis6.165.7indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsmin3.0.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlibcst1.9.0indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPImarkdown3.10.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocs-minify-plugin0.8.0indirekt
PyPImkdocs-rss-plugin1.19.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImutmut3.7.0indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInox2026.8.10indirekt
PyPIpackageurl-python0.17.6indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpip26.2.1indirekt
PyPIpip-api0.0.34indirekt
PyPIpip-audit2.10.1indirekt
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.3indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIplugin-scaffold-demo0.1.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIproperdocs1.6.7indirekt
PyPIpy-serializable2.1.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-debian1.1.1indirekt
PyPIpython-discovery1.5.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-magic0.4.27indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIpyyaml-ft8.0.0indirekt
PyPIquestionary2.1.1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIreuse6.2.0indirekt
PyPIrich-click1.9.8indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.16.3indirekt
PyPIsetproctitle1.3.7indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPItextual8.2.8indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260724indirekt
PyPItypes-toml0.10.8.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcmatch11.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIzenzic0.30.0indirekt
PyPIzenzic0.5.0a2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:zenzic@0.30.0 zieht 21 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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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.