Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 02:40 UTC

VectorInstitute / cyclops

A toolkit for evaluating and monitoring AI models in clinical settings

PythonEigene Lizenz★ 96 Sterne⑂ 17 Forksseit Feb. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#clinical-data#drift-detection#mimic-iv#omop-cdm#clinical-decision-support#healthcare#mimic-iii#physionet#model-monitoring#data-drift#machine-learning#deep-learning#evaluation#eicu-crd#clinical-research#electronic-health-record#electronic-medical-record

VectorInstitute/cyclops erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (51/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Vector InstituteOrganisation · verifizierte Domain
501 Follower195 öffentliche Reposseit Juni 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpycyclops0.2.1266453vor 634 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

72Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
0.7/36Commit-Rhythmus — 1/52 Wochen mit Commits
10.8/18Commit-Volumen — 15 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year15
human_commit_share0,26
days_since_last_push4
active_weeks_last_year1

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 16 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 74 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 97,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count16
latest_release_tagv0.3.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release74
mean_days_between_releases97,4
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?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32.1/60Stars — 96 Stars
10/25Forks — 17 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks17
stars96
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
37.6/80Downloads pro Monat — 664 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycyclops
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads664
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 71 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,708

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 669/739 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs669
open_issues0
closed_issues37
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs70
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

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
19.4/25Reichweite des Inhabers — 501 Follower von VectorInstitute
25/25Kontohistorie — 195 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers501
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginVectorInstitute
public_repos195
account_age_days3.035

Paketpflege

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
14/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 634 Tagen
20/20Versionshistorie — 53 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycyclops
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish634

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 15 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
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://vectorinstitute.github.io/cyclops/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 17 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsclinical-data, drift-detection, mimic-iv, omop-cdm, clinical-decision-support, healthcare, mimic-iii, physionet, model-monitoring, data-drift, machine-learning, deep-learning, evaluation, eicu-crd, clinical-research, electronic-health-record, electronic-medical-record
has_wikija
homepagehttps://vectorinstitute.github.io/cyclops/
docs_sitehttps://vectorinstitute.github.io/cyclops/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.2/2.5CI-Tests — 15 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
2/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 65 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.1/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: pillow 10.4.0 (critical 9.1), pyarrow 17.0.0 (high 7.0), datasets 2.21.0 (moderate 6.5)
7.4/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: fsspec 2024.6.1 (high 8.8)
28.5/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 249 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories40
affected_packages4
assessed_packages78
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 2, moderate 1
direct_affected_packages3
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:pycyclops@0.2.12 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 78 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.

65Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
32.8/40Lesbare Commit-Historie — 16 von 26 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,615
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 61 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,61

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/250 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes49.486
source_files_sampled250
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

96GitHub-Sterne
13Mitwirkende
15Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
16Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 17 ⇿
0Sterne
17Forks
15Releases

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.

0481216201722022-122024-092026-07
Major 0Minor 1Patch 13

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-10-19 02:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal 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
5CI-Tests15 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities65 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 19
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas>=2.1,<3pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24,<2pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3,<1.8pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11,<2pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.3,<4pyproject.toml
PyPIdatasets>=2.15,<3pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.4,<6pyproject.toml
PyPIpyarrow>=17.0.0,<24pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7.0,<3pyproject.toml
PyPIJinja2>=3.1.3,<4pyproject.toml
PyPIspdx-tools>=0.8.1,<0.9pyproject.toml
PyPIpybtex>=0.24.0,<0.25pyproject.toml
PyPIsetuptools>=78.1.1,<81pyproject.toml
PyPIkaleido==0.2.1pyproject.toml
PyPIscour>=0.38.2,<0.39pyproject.toml
PyPIplotly>=5.7.0,<6pyproject.toml
PyPIpillow>=10.0.0,<13pyproject.toml
PyPIarray-api-compat==1.6pyproject.toml
PyPIhydra-core>=1.2.0,<2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 372

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 353 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIarray-api-compat1.6direkt
PyPIdatasets2.21.0direkt
PyPIhydra-core1.3.4direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIkaleido0.2.1direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPInumpy1.24.4direkt
PyPIpandas2.1.4direkt
PyPIpillow10.4.0direkt
PyPIplotly5.24.1direkt
PyPIpsutil5.9.8direkt
PyPIpyarrow17.0.0direkt
PyPIpybtex0.24.0direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscour0.38.2direkt
PyPIsetuptools80.10.2direkt
PyPIspdx-tools0.8.5direkt
PyPIa2wsgi1.10.10indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaiosqlite0.22.1indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalibi0.9.6indirekt
PyPIalibi-detect0.12.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyascii0.3.3indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasgiref3.12.1indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs23.2.0indirekt
PyPIautopep82.3.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbentoml1.4.8indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIblacken-docs1.20.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIblis0.7.11indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIbottleneck1.6.0indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcattrs23.1.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIclick-option-group0.5.9indirekt
PyPIcloudpathlib0.24.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcodecov2.1.13indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIconfection0.1.5indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcoverage7.15.3indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-core1.0.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-python13.3.1indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcupy13.6.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.0indirekt
PyPIcycquery0.1.8indirekt
PyPIcymem2.0.13indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.3.8indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.125.0indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.1indirekt
PyPIfastrlock0.8.3indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfs2.4.16indirekt
PyPIfsspec2024.6.1indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgevent26.7.0indirekt
PyPIgeventhttpclient2.3.9indirekt
PyPIgreenlet3.3.2indirekt
PyPIgrpcio1.67.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-ws0.9.0indirekt
PyPIhuggingface-hub0.36.2indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimageio2.37.4indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimbalanced-learn0.12.4indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel6.31.0indirekt
PyPIipympl0.10.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython-genutils0.2.0indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIitk5.4.6indirekt
PyPIitk-core5.4.6indirekt
PyPIitk-filtering5.4.6indirekt
PyPIitk-io5.4.6indirekt
PyPIitk-numerics5.4.6indirekt
PyPIitk-registration5.4.6indirekt
PyPIitk-segmentation5.4.6indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.2.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.6.2indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIjupytext1.19.5indirekt
PyPIkaggle1.8.4indirekt
PyPIkagglesdk0.1.36indirekt
PyPIkantoku0.18.3indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlangcodes3.5.1indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIlazy-loader0.5indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIlightning-utilities0.15.3indirekt
PyPIllvmlite0.40.1indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
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PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
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PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIwasabi1.1.3indirekt
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PyPIweasel0.4.3indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt2.3.0indirekt
PyPIwsproto1.3.2indirekt
PyPIxgboost1.7.6indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzope-event6.2indirekt
PyPIzope-interface8.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 4

Die Installation von pypi:pycyclops@0.2.12 zieht 78 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 4 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow10.4.0direktkritisch3412.3.0
pyarrow17.0.0direkthoch223.0.1
fsspec2024.6.1indirekthoch22026.6.0
datasets2.21.0direktmittel25.0.1

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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