Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-13 23:07 UTC

antonyrag / ragleap-core

Production-ready AI Business OS — 46 autonomous AI Employees, Graph RAG (Neo4j), multi-channel, BYOK across 17 LLM providers plus custom/local endpoints (Ollama), automatic fallback. 8 libs (Python+Java). Self-hosted, MIT licensed, guardrailed autonomy for regulated industries.

Python · JavaMIT★ 12 Sterne⑂ 4 Forksseit Juli 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#ai-agents#database-integration#self-hosted#llm-agents#autonomous-agents#n8n#ai-business-manager#agentic-ai#ai-employees#business-automation#java#knowledge-graphs#mcp#open-cores#open-source#openclaw-alternative#python#rag-pipeline#voice-ai#workflow-automation

antonyrag/ragleap-core erreicht einen Gesundheitsindex von 63 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (77/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (42/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

63
gesamt / 100
Mittel

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.

63
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 59 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 63 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TC AntonyPersönliches Konto
4 Follower7 öffentliche Reposseit März 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIragleap-ops0.3.0-3vor 7 Tagen—
PyPIragleap-rag0.12.574540vor 0 Tagenanthropicbyokcost-trackingembeddingsfaissgeminihybrid-searchllmmilvusopenaipgvectorpineconeqdrantquery-rewritingragrerankingretrieval-augmented-generationself-hostedstructured-outputvector-searchweaviate
PyPIragleap-graph0.9.0-23vor 1 Tagdeduplicationentity-extractionentity-resolutiongraph-raggraph-retrievalhybrid-retrievalknowledge-graphllmneo4jrag
PyPIragleap-app-chart0.2.02182vor 1 Tag—
PyPIragleap-vectorstores0.4.0-8vor 4 Tagenchromachromadbembeddingslancedbragragleapredisredisearchsimilarity-searchupstashvector-databasevector-search
PyPIragleap-observability0.1.0-1vor 2 Tagen—

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 496 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year496
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year11

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 33 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count33
latest_release_tagragleap-rag-v0.12.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,8
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?

53Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

21Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
16.9/60Stars — 12 Stars
4/25Forks — 4 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4
stars12
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 (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges19
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
38.3/80Downloads pro Monat — 745 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesragleap-rag, ragleap-graph, ragleap-vectorstores
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads745
unverified_packages_excludedragleap-ops, ragleap-app-chart, ragleap-observability
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?

42Schwach · 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 100 % 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_share0,996

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10.2/42Issue-Lösungsquote — 24 % der Issues geschlossen
29.4/30PR-Annahme — 317/324 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_prs317
open_issues25
closed_issues8
prs_merged_7d60
prs_decided_7d60
prs_merged_30d60
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,242
closed_unmerged_prs7
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

28Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
5/25Reichweite des Inhabers — 4 Follower von antonyrag
7.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginantonyrag
public_repos7
account_age_days188
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 6 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 40 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesragleap-ops, ragleap-rag, ragleap-graph, ragleap-app-chart, ragleap-vectorstores, ragleap-observability
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

71Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ragleap.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-agents, database-integration, self-hosted, llm-agents, autonomous-agents, n8n, ai-business-manager, agentic-ai, ai-employees, business-automation, java, knowledge-graphs, mcp, open-cores, open-source, openclaw-alternative, python, rag-pipeline, voice-ai, workflow-automation
has_wikija
homepagehttps://ragleap.com
docs_sitehttps://ragleap.com
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
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 — 30 out of 30 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
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — 74 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages125
unassessed_packages34
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 125 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 34 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

46Schwach · 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 — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — java/ragleap-rag/pom.xml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, 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
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_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestsjava/ragleap-rag/pom.xml
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 2/213 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes72.691
source_files_sampled213
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

12GitHub-Sterne
3Mitwirkende
496Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
33Releases
1Bus-Faktor
25offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch maven package 'io.github.antonyrag:ragleap-rag' from its registry
  • pypi download statistics for 'ragleap-ops' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'ragleap-graph' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'ragleap-vectorstores' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'ragleap-observability' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿
0Sterne
4Forks
14Releases

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.

1223344422026-072026-082026-08
Major 0Minor 2Patch 0
OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-09-13 23:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0Vulnerabilities74 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
Mavencom.knuddels:jtokkit${jtokkit.version}java/ragleap-rag/pom.xml
Mavencom.networknt:json-schema-validator${json-schema-validator.version}java/ragleap-rag/pom.xml
Mavencom.zaxxer:HikariCP${hikaricp.version}java/ragleap-rag/pom.xml
Mavenorg.postgresql:postgresql${postgresql.version}java/ragleap-rag/pom.xml
PyPIneo4j>=5.0.0packages/ragleap-graph/pyproject.toml
PyPIpsycopg2-binary>=2.9.0packages/ragleap-rag/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0packages/ragleap-rag/pyproject.toml
PyPIpypdf>=6.15.0packages/ragleap-rag/pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.1.0packages/ragleap-rag/pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.12.0packages/ragleap-rag/pyproject.toml
PyPIragleap-rag>=0.12.4packages/ragleap-vectorstores/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 159

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 143 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Mavencom.knuddels:jtokkit1.1.0direkt
Mavencom.networknt:json-schema-validator1.5.5direkt
Mavencom.zaxxer:HikariCP7.1.0direkt
Mavenorg.postgresql:postgresql42.7.13direkt
PyPIneo4j—direkt
PyPIpsycopg2-binary—direkt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12direkt
PyPIpypdf—direkt
PyPIpypdf6.16.1direkt
PyPIpython-docx—direkt
PyPIpython-docx1.2.0direkt
PyPIragleap-rag—direkt
PyPIragleap-rag0.12.4direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPItiktoken0.14.0direkt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-compiler-plugin3.13.0indirekt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin3.2.5indirekt
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter5.10.2indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic—indirekt
PyPIanthropic0.117.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIapscheduler—indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudioop-lts—indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIchromadb—indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcourlan1.4.0indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdateparser1.4.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIebooklib0.20indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfaiss-cpu1.15.0indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.2indirekt
PyPIgoogle-genai—indirekt
PyPIgoogle-genai2.12.1indirekt
PyPIgrpcio1.78.0indirekt
PyPIgspread—indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhtmldate1.10.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhubspot-api-client—indirekt
PyPIhuggingface-hub1.26.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjustext3.0.2indirekt
PyPIlancedb—indirekt
PyPIlangdetect—indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.5indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPInumpy2.5.1indirekt
PyPIodfpy1.4.1indirekt
PyPIonnxruntime1.24.3indirekt
PyPIonnxruntime1.28.0indirekt
PyPIopenai—indirekt
PyPIopenai2.46.0indirekt
PyPIopenpyxl3.1.5indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpinecone9.1.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIportalocker3.2.0indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpyarrow25.0.0indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymilvus3.0.1indirekt
PyPIpymongo—indirekt
PyPIpymysql—indirekt
PyPIpytesseract0.3.13indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart—indirekt
PyPIpython-pptx1.0.2indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIqdrant-client1.18.0indirekt
PyPIredis—indirekt
PyPIredis8.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIrq—indirekt
PyPIshopifyapi—indirekt
PyPIsimple-salesforce—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPIstripe—indirekt
PyPIstriprtf0.0.32indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItld0.13.2indirekt
PyPItokenizers0.23.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItqdm4.69.0indirekt
PyPItrafilatura2.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIupstash-vector—indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIvalidators0.35.0indirekt
PyPIweaviate-client4.22.0indirekt
PyPIwebsockets—indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIxlrd2.0.2indirekt
PyPIxlsxwriter3.2.9indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 125 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 34 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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 antonyrag/ragleap-core teilen. Nebeneinander lesen →

100deepset-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.Außergewöhnlich98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Außergewöhnlich98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Außergewöhnlich99PostHog/posthog-jsSend usage data from your web app or site to PostHog, with autocapture.Außergewöhnlich99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Außergewöhnlich98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.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.