Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 06:40 UTC

anthropics / anthropic-sdk-python

PythonMIT★ 3.894 Sterne⑂ 846 Forksseit Jan. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

anthropics/anthropic-sdk-python erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Engineering Quality (62/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

92
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.

92
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 78 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 92 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AnthropicOrganisation · verifizierte Domain
85.559 Follower107 öffentliche Reposseit Dez. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIanthropic1.4.0174.489.374216vor 4 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
33.2/36Commit-Rhythmus — 48/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 457 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year457
human_commit_share0,17
days_since_last_push4
active_weeks_last_year48

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 3,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases3,1
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?

88Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
58.2/60Stars — 3.894 Stars
24.4/25Forks — 846 Forks
12.6/15Watcher — 183 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks846
stars3.894
watchers183
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 174.489.374 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesanthropic
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads174.489.374
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)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 55 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 67 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled67
top_contributor_share0,547

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.1/42Issue-Lösungsquote — 91 % der Issues geschlossen
20.7/30PR-Annahme — 815/1.181 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs815
open_issues46
closed_issues442
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d50
issue_closed_ratio0,906
closed_unmerged_prs366
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Code-Review. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 85.559 Follower von anthropics
24.4/25Kontohistorie — 107 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers85.559
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginanthropics
public_repos107
account_age_days2.089

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 4 Tagen
20/20Versionshistorie — 216 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesanthropic
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

62Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

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
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 2 out of 2 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 — keine Daten
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 64 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Code-Review, Packaging, Signed-Releases. 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_packages14
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:anthropic@1.4.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 14 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.anthropic.com/llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.anthropic.com/llms.txt
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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 — src/anthropic/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 18 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configssrc/anthropic/py.typed
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/anthropic/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 11/1.564 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes187.175
source_files_sampled1.564
oversized_source_files11

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

3.894GitHub-Sterne
67Mitwirkende
457Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
46offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 42 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 846 ⇿
0Sterne
846Forks
100Releases

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.

02004006008001.000837182023-012024-112026-09
Major 1Minor 77Patch 22

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

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 · 2026-09-09 06:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
k. A.Code-ReviewFound no human activity in the last 2 changesets
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities64 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIhttpx2>=2.0.0, <3pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.9.0, <3pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.14, <5pyproject.toml
PyPIanyio>=3.5.0, <5pyproject.toml
PyPIsniffio>=1, <2pyproject.toml
PyPIjiter>=0.4.0, <1pyproject.toml
PyPIdocstring-parser>=0.15,<1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 98

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 90 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.12.1direkt
PyPIdocstring-parser0.17.0direkt
PyPIhttpx22.9.1direkt
PyPIjiter0.13.0direkt
PyPIpydantic1.10.26direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIsniffio1.3.1direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic1.3.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIboto31.42.69indirekt
PyPIboto3-stubs1.42.69indirekt
PyPIbotocore1.42.69indirekt
PyPIbotocore-stubs1.42.41indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography46.0.5indirekt
PyPIdirty-equals0.11indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.49.1indirekt
PyPIgriffe2.1.0indirekt
PyPIgriffecli2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttp-snapshot0.1.9indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.9.1indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhypothesis6.167.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinline-snapshot0.32.5indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImcp1.26.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy1.17.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.13.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyjwt2.12.1indirekt
PyPIpyright1.1.399indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.22indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrespx0.22.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.6indirekt
PyPIs3transfer0.16.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsse-starlette3.3.2indirekt
PyPIstandardwebhooks1.1.0indirekt
PyPIstarlette0.52.1indirekt
PyPItime-machine3.2.0indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItypes-awscrt0.31.3indirekt
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuvicorn0.42.0indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:anthropic@1.4.0 zieht 14 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit anthropics/anthropic-sdk-python teilen. Nebeneinander lesen →

100zephyrproject-rtos/zephyrPrimary Git Repository for the Zephyr Project. Zephyr is a new generation, scalable, optimized, secure RTOS for multiple hardware architectures.Außergewöhnlich100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityAußergewöhnlich100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Außergewöhnlich100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsAußergewöhnlich100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationAußergewöhnlich100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich

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.