Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-22 13:44 UTC

aiidateam / aiida-core

The official repository for the AiiDA code

PythonEigene Lizenz★ 601 Sterne⑂ 275 Forksseit Dez. 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#aiida#workflow#workflow-engine#provenance#database#ssh#scheduler#data-provenance#workflows#computational-science

aiidateam/aiida-core erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (63/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
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.

96
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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AiiDA teamOrganisation
101 Follower82 öffentliche Reposseit Sept. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaiida-core2.9.323.432108vor 20 Tagenaiidaworkflows

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 600 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year600
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 51 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 20 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 22,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count51
latest_release_tagv2.9.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases22,2
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45.1/60Stars — 601 Stars
20.3/25Forks — 275 Forks
7.6/15Watcher — 24 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks275
stars601
watchers24
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges14
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
58.3/80Downloads pro Monat — 23.432 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiida-core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23.432
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?

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 26 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 97 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 48 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled97
top_contributor_share0,257

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
34.8/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
25.8/30PR-Annahme — 3.451/4.013 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 4/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/17 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs3.451
open_issues608
closed_issues2.923
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d32
prs_decided_30d37
issue_closed_ratio0,828
closed_unmerged_prs562
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.4/25Reichweite des Inhabers — 101 Follower von aiidateam
25/25Kontohistorie — 82 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers101
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginaiidateam
public_repos82
account_age_days3.690

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 20 Tagen
20/20Versionshistorie — 108 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiida-core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish20

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 12 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 — 18 out of 18 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://aiida-core.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsaiida, workflow, workflow-engine, provenance, database, ssh, scheduler, data-provenance, workflows, computational-science
has_wikija
homepagehttps://aiida-core.readthedocs.io
docs_sitehttps://aiida-core.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 18 out of 18 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
5.2/7.5Code-Review — Found 12/17 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 48 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
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 21 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
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 — 74 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: paramiko 3.5.1 (low 3.4)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
36.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 169 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages76
unassessed_packages0
affected_by_severitylow 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:aiida-core@2.9.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 76 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 99 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12.314

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/aiida/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 1 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_filesdocs/Makefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configssrc/aiida/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/aiida/py.typed)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 11/1.183 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes141.475
source_files_sampled1.183
oversized_source_files11

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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

601GitHub-Sterne
97Mitwirkende
600Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
51Releases
3Bus-Faktor
608offene 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 ★ / 275 ⇿
0Sterne
275Forks
51Releases

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.

05010015020025030026872016-122021-112026-10
Major 1Minor 14Patch 35

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 · 2026-10-22 13:44 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 12/17 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 48 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 21 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities74 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 36
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaio-pika~=9.5.0pyproject.toml
PyPIalembic~=1.8pyproject.toml
PyPIarchive-path~=0.4.2pyproject.toml
PyPIasyncssh~=2.22pyproject.toml
PyPIcircus~=0.19.0pyproject.toml
PyPIclick-spinner~=0.1.8pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.0,<8.3pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=3,<4pyproject.toml
PyPIdill>=0.3.6,<1pyproject.toml
PyPIdisk-objectstore~=1.5.0pyproject.toml
PyPIdocstring-parser—pyproject.toml
PyPIgraphviz~=0.19pyproject.toml
PyPIgreenback~=1.0pyproject.toml
PyPIgreenlet>=3.2.4pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata~=6.0pyproject.toml
PyPIipython>=7.6pyproject.toml
PyPIjedi<0.19pyproject.toml
PyPIjinja2~=3.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21,<3pyproject.toml
PyPIpamqp~=3.2pyproject.toml
PyPIpytray>=0.3.4,<0.4.0pyproject.toml
PyPIpgsu~=0.3.0pyproject.toml
PyPIpsutil~=7.0pyproject.toml
PyPIpsycopg>=3.0.2,<4pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.12pyproject.toml
PyPIpytz~=2021.1pyproject.toml
PyPIpyyaml~=6.0pyproject.toml
PyPIrequests~=2.0pyproject.toml
PyPIshortuuid—pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.20,<3pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0,<0.10.0pyproject.toml
PyPItqdm~=4.45pyproject.toml
PyPItyping-extensions~=4.13pyproject.toml
PyPIupf_to_json~=0.9.2pyproject.toml
PyPIwrapt~=1.11pyproject.toml
PyPIchardet~=5.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 303

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 43 direkte und 260 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaio-pika9.5.8direkt
PyPIalembic1.19.1direkt
PyPIarchive-path0.4.2direkt
PyPIasyncssh2.24.0direkt
PyPIchardet5.2.0direkt
PyPIcircus0.19.0direkt
PyPIclick7.1.2direkt
PyPIclick8.2.1direkt
PyPIclick-spinner0.1.11direkt
PyPIcloudpickle3.1.2direkt
PyPIdill0.4.1direkt
PyPIdisk-objectstore1.5.0direkt
PyPIdocstring-parser0.18.0direkt
PyPIgraphviz0.21direkt
PyPIgreenback1.3.0direkt
PyPIgreenlet3.5.5direkt
PyPIimportlib-metadata6.11.0direkt
PyPIipython8.39.0direkt
PyPIipython9.17.1direkt
PyPIjedi0.18.2direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpamqp3.3.0direkt
PyPIpgsu0.3.0direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpsycopg3.3.4direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpytray0.3.4direkt
PyPIpytz2021.3direkt
PyPIpyyaml6.0.1direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.25.1direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIshortuuid1.0.13direkt
PyPIsqlalchemy2.0.52direkt
PyPItabulate0.9.0direkt
PyPItqdm4.70.0direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIupf-to-json0.9.5direkt
PyPIwrapt1.17.3direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiida-export-migration-tests0.9.0indirekt
PyPIaiida-pythonjob0.5.2indirekt
PyPIaiida-shell0.9.0indirekt
PyPIaiida-workgraph0.9.0indirekt
PyPIaiormq6.9.4indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIaniso860110.0.1indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIansicon1.89.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIanywidget0.11.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIase3.29.0indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIast-serialize0.11.2indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbibtexparser1.4.4indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIblessed1.48.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbpython0.26indirekt
PyPIcertifi2026.10.19indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcurtsies0.4.3indirekt
PyPIcwcwidth0.1.11indirekt
PyPIcwcwidth0.1.12indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocker—indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIfilelock3.32.3indirekt
PyPIflask2.3.3indirekt
PyPIflask-cors4.0.2indirekt
PyPIflask-restful0.3.10indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgsrd0.2.0indirekt
PyPIgssapi1.11.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel6.31.0indirekt
PyPIipython-genutils0.2.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.9indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinxed2.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.2.2indirekt
PyPIjupyter-cache1.0.1indirekt
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
PyPIjupyterlab4.6.3indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlibrt0.16.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPIlxml6.1.2indirekt
PyPImako1.4.1indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPImonty2025.3.3indirekt
PyPImonty2026.7.16indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.4.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
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PyPItypes-tqdm4.70.0.20260805indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIuncertainties3.2.3indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:aiida-core@2.9.3 zieht 76 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
paramiko3.5.1direktniedrig2—

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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