Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-08 18:31 UTC

aai-institute / lakefs-spec

An fsspec implementation for the lakeFS project

PythonApache-2.0★ 65 Sterne⑂ 8 Forksseit Aug. 2023Auf GitHub ansehen ↗

aai-institute/lakefs-spec erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

appliedAI Institute gGmbHOrganisation

88 Follower51 öffentliche Reposseit Mai 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	lakefs-spec	0.15.1	31.079	32	vor 0 Tagen	fsspec lakefs

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

75Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
4.8/36	Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
13/18	Commit-Volumen — 27 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	27
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	7

Release-Disziplin

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 37 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
19.8/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 73 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	37
latest_release_tag	v0.15.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	73

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?

58Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

38Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

29.3/60	Stars — 65 Stars
7/25	Forks — 8 Forks
1.7/15	Watcher — 3 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	8
stars	65
watchers	3
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	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	4
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

59.9/80	Downloads pro Monat — 31.079 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	lakefs-spec
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	31.079
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

33Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.9/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 65 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	11
top_contributor_share	0,648

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

86Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

39.9/42	Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
28.9/30	PR-Annahme — 237/246 entschiedene PRs gemergt
13/13	Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/18 approved changesets -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	237
open_issues	5
closed_issues	96
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	1
prs_merged_30d	6
prs_decided_30d	6
issue_closed_ratio	0,95
closed_unmerged_prs	9
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	1
first_time_prs_decided_30d	1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
14/25	Reichweite des Inhabers — 88 Follower von aai-institute
19.3/25	Kontohistorie — 51 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	88
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	aai-institute
public_repos	51
account_age_days	1.241

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

Verwendete Eingangsdaten

packages	lakefs-spec
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — http://lakefs-spec.org/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 3 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	fsspec, lakefs, python
has_wiki	nein
homepage	http://lakefs-spec.org/
docs_site	http://lakefs-spec.org/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 18 out of 18 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
2.2/7.5	Code-Review — Found 6/18 approved changesets -- score normalized to 3
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
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 17 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
5/5	Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
4.5/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
3/7.5	Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	6,2

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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	9
affected_packages	2
assessed_packages	143
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 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. 143 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 91 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,91
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — src/lakefs_spec/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	src/lakefs_spec/py.typed
agent_commit_share	0
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 (src/lakefs_spec/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/42 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	36.285
source_files_sampled	42
oversized_source_files	0

Eckdaten

65GitHub-Sterne

11Mitwirkende

27Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

37Releases

1Bus-Faktor

5offene 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:lakefs-spec@0.15.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8 ⇿

0Sterne

8Forks

36Releases

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 15Patch 14

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10

6.2Gesamtwert

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 · 2026-10-08 18:30 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
3	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	18 out of 18 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
3	Code-Review	Found 6/18 approved changesets -- score normalized to 3
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	17 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
10	Pinned-Dependencies	all dependencies are pinned
9	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4	Vulnerabilities	6 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 3

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	fsspec	`>=2024.12.0`	pyproject.toml
PyPI	lakefs	`>=0.7.0`	pyproject.toml
PyPI	typing_extensions	`—`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 143

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 140 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	fsspec	`2026.7.0`	direkt
PyPI	lakefs	`0.16.0`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	direkt
PyPI	aenum	`3.1.17`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.15.1`	indirekt
PyPI	appnope	`1.0.0`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.2`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	babel	`2.18.0`	indirekt
PyPI	backrefs	`8.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirekt
PyPI	bleach	`6.4.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.7.22`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.5.1`	indirekt
PyPI	click	`8.5.0`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	comm	`0.2.3`	indirekt
PyPI	coverage	`7.16.0`	indirekt
PyPI	debugpy	`1.8.21`	indirekt
PyPI	decorator	`5.3.1`	indirekt
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirekt
PyPI	duckdb	`1.5.5`	indirekt
PyPI	essentials	`1.1.9`	indirekt
PyPI	essentials-openapi	`1.4.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastjsonschema	`2.22.2`	indirekt
PyPI	ghp-import	`2.1.0`	indirekt
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirekt
PyPI	gitpython	`3.1.62`	indirekt
PyPI	griffelib	`2.3.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	idna	`3.19`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	ipykernel	`7.3.0`	indirekt
PyPI	ipython	`8.39.0`	indirekt
PyPI	ipython	`9.17.1`	indirekt
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirekt
PyPI	jedi	`0.20.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	joblib	`1.6.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	jupyter-client	`8.10.0`	indirekt
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirekt
PyPI	jupyterlab-pygments	`0.3.0`	indirekt
PyPI	jupytext	`1.19.5`	indirekt
PyPI	lakefs-sdk	`1.86.0`	indirekt
PyPI	markdown	`3.10.3`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.2`	indirekt
PyPI	mdit-py-plugins	`0.6.1`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mergedeep	`1.3.4`	indirekt
PyPI	mike	`2.2.0`	indirekt
PyPI	mistune	`3.3.4`	indirekt
PyPI	mkdocs	`1.6.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-autorefs	`1.4.4`	indirekt
PyPI	mkdocs-callouts	`1.17.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-gen-files	`0.6.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-get-deps	`0.2.2`	indirekt
PyPI	mkdocs-git-revision-date-localized-plugin	`1.5.4`	indirekt
PyPI	mkdocs-jupyter	`0.26.3`	indirekt
PyPI	mkdocs-literate-nav	`0.6.3`	indirekt
PyPI	mkdocs-material	`9.7.7`	indirekt
PyPI	mkdocs-material-extensions	`1.3.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-section-index	`0.3.12`	indirekt
PyPI	mkdocstrings	`1.0.6`	indirekt
PyPI	mkdocstrings-python	`2.0.8`	indirekt
PyPI	narwhals	`2.26.0`	indirekt
PyPI	nbclient	`0.11.0`	indirekt
PyPI	nbconvert	`7.17.1`	indirekt
PyPI	nbformat	`5.11.1`	indirekt
PyPI	neoteroi-mkdocs	`1.2.0`	indirekt
PyPI	nest-asyncio2	`1.7.2`	indirekt
PyPI	numpy	`2.2.6`	indirekt
PyPI	numpy	`2.4.6`	indirekt
PyPI	numpy	`2.5.3`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	paginate	`0.5.7`	indirekt
PyPI	pandas	`2.3.3`	indirekt
PyPI	pandas	`3.0.5`	indirekt
PyPI	pandocfilters	`1.5.1`	indirekt
PyPI	parso	`0.8.7`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.11.8`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	polars	`1.44.2`	indirekt
PyPI	polars-runtime-32	`1.44.2`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	indirekt
PyPI	properdocs	`1.6.7`	indirekt
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pyarrow	`25.0.1`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pymdown-extensions	`11.0.2`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.3.post1`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyyaml-env-tag	`1.1`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.2.0`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.7`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`1.7.2`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`1.9.0`	indirekt
PyPI	scipy	`1.15.3`	indirekt
PyPI	scipy	`1.17.1`	indirekt
PyPI	scipy	`1.18.1`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.3`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.9.2`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tinycss2	`1.5.1`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.8`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.16.1`	indirekt
PyPI	ty	`0.0.81`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	verspec	`0.1.0`	indirekt
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.3`	indirekt
PyPI	webencodings	`0.6.1`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 143 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
tornado	`6.5.8`	indirekt	hoch	3	`6.5.9`
urllib3	`2.7.0`	indirekt	hoch	6	`2.8.0`

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.

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