Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-02 10:28 UTC

atlasacademy / fgo-game-data-api

HTTP API for FGO game data. Transform the raw game data into something a bit more manageable.

PythonAGPL-3.0★ 91 Sterne⑂ 15 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

#fgo #fate-grand-order #python #fastapi #hacktoberfest

atlasacademy/fgo-game-data-api erreicht einen Gesundheitsindex von 54 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (66/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (26/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 53 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 54 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Atlas AcademyOrganisation

39 Follower46 öffentliche Reposseit Nov. 2018

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
PyPI	fgo-api-types	2026.8.2.10.26.43	2.471	462	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

53Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

88Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
24.2/36	Commit-Rhythmus — 35/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 176 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	176
human_commit_share	0,9
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	35

Release-Disziplin

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/27	Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — keine Releases
0/27	Release-Rhythmus — keine Releases
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count

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?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

45Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

31.7/60	Stars — 91 Stars
9.6/25	Forks — 15 Forks
3.9/15	Watcher — 6 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	15
stars	91
watchers	6
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (AGPL-3.0)
0/18	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	—
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

45.2/80	Downloads pro Monat — 2.471 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	fgo-api-types
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.471

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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

39Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 72 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	11
top_contributor_share	0,724

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

52Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

24.2/42	Issue-Lösungsquote — 58 % der Issues geschlossen
21.2/30	PR-Annahme — 17/24 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	17
open_issues	11
closed_issues	15
prs_merged_7d	—
prs_decided_7d	—
prs_merged_30d	—
prs_decided_30d	—
issue_closed_ratio	0,577
closed_unmerged_prs	7
first_time_authors_30d	—
first_time_prs_merged_30d	—
first_time_prs_decided_30d	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): newcomer_pr_acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
11.5/25	Reichweite des Inhabers — 39 Follower von atlasacademy
24.2/25	Kontohistorie — 46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	39
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	atlasacademy
public_repos	46
account_age_days	2.806

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

Verwendete Eingangsdaten

packages	fgo-api-types
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

66Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://api.atlasacademy.io
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 5 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	fgo, fate-grand-order, python, fastapi, hacktoberfest
has_wiki	ja
homepage	https://api.atlasacademy.io
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

39Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

39Schwach

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
0/2.5	CI-Tests — keine Daten
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
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 — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — no SAST tool detected
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 40 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	3,9

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): ci_tests, signed_releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

5.1/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 4 betroffen: gitpython 3.1.46 (critical 9.8), orjson 3.11.5 (high 7.5), pydantic-settings 2.12.0 (moderate 5.3), +1 weitere
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
25/40	Keine offenen Advisories — 3 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 191 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	66
affected_packages	13
assessed_packages	101
unassessed_packages	1
affected_by_severity	critical 3, high 5, moderate 4, low 1
direct_affected_packages	4

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 101 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 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.

26Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40	Lesbare Commit-Historie — 0 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
legible_history_share	0
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

34Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	poetry.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	nein
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53/55	Handhabbare Dateigrößen — 6/164 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	273.914
source_files_sampled	164
oversized_source_files	6

Eckdaten

91GitHub-Sterne

11Mitwirkende

176Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

0Releases

1Bus-Faktor

11offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'fgo-game-data-api' from its registry
deps.dev does not index pypi:fgo-api-types@2026.8.2.10.26.43; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 15 ⇿

0Sterne

15Forks

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.

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10

3.9Gesamtwert

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 · 2026-08-02 10:28 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
3	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
k. A.	CI-Tests	no pull request found
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 4 contributing companies or organizations
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	20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	no SAST tool detected
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	40 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 21

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	pydantic	`^2`	fgo_api_types/pyproject.toml
PyPI	fastapi	`^0.128.0`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`^0.40.0`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`^1.2.1`	pyproject.toml
PyPI	fuzzywuzzy	`^0.18.0`	pyproject.toml
PyPI	orjson	`^3.11.5`	pyproject.toml
PyPI	aiofiles	`^25.1.0`	pyproject.toml
PyPI	GitPython	`^3.1.46`	pyproject.toml
PyPI	SQLAlchemy	`^2.0.45`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`^0.28.1`	pyproject.toml
PyPI	fastapi-cache2	`^0.2.2`	pyproject.toml
PyPI	gunicorn	`^23.0.0`	pyproject.toml
PyPI	redis	`^7.1.0`	pyproject.toml
PyPI	hiredis	`^3.3.0`	pyproject.toml
PyPI	psycopg	`^3.3.2`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`^2.12.5`	pyproject.toml
PyPI	zstandard	`^0.25.0`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn-worker	`^0.4.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic-settings	`^2.12.0`	pyproject.toml
PyPI	psutil	`^7.2.1`	pyproject.toml
PyPI	loguru	`^0.7.3`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 102

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 81 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	direkt
PyPI	fastapi	`0.128.0`	direkt
PyPI	fastapi-cache2	`0.2.2`	direkt
PyPI	fuzzywuzzy	`0.18.0`	direkt
PyPI	gitpython	`3.1.46`	direkt
PyPI	gunicorn	`23.0.0`	direkt
PyPI	hiredis	`3.3.0`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	loguru	`0.7.3`	direkt
PyPI	orjson	`3.11.5`	direkt
PyPI	psutil	`7.2.1`	direkt
PyPI	psycopg	`3.3.2`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.12.5`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`2.12.0`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.1`	direkt
PyPI	redis	`7.1.0`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.45`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.40.0`	direkt
PyPI	uvicorn-worker	`0.4.0`	direkt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	direkt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	asgi-lifespan	`2.1.0`	indirekt
PyPI	black	`25.12.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.1.4`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.1`	indirekt
PyPI	cryptography	`46.0.3`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	execnet	`2.1.2`	indirekt
PyPI	fastapi-cli	`0.0.20`	indirekt
PyPI	fastapi-cloud-cli	`0.11.0`	indirekt
PyPI	fastar	`0.8.0`	indirekt
PyPI	fuzzywuzzy-stubs	`0.0.1`	indirekt
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.3.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	h2	`4.3.0`	indirekt
PyPI	hpack	`4.1.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httptools	`0.7.1`	indirekt
PyPI	hyperframe	`6.1.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	levenshtein	`0.27.3`	indirekt
PyPI	librt	`0.7.8`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mypy	`1.19.1`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	packaging	`25.0`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.0.3`	indirekt
PyPI	pendulum	`3.1.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.5.1`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pycparser	`2.23`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.41.5`	indirekt
PyPI	pydantic-extra-types	`2.11.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.0.2`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.3.0`	indirekt
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-levenshtein	`0.27.3`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.21`	indirekt
PyPI	pytokens	`0.3.0`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	rapidfuzz	`3.14.3`	indirekt
PyPI	rich	`14.2.0`	indirekt
PyPI	rich-toolkit	`0.17.1`	indirekt
PyPI	rignore	`0.7.6`	indirekt
PyPI	ruff	`0.14.13`	indirekt
PyPI	sentry-sdk	`2.49.0`	indirekt
PyPI	setproctitle	`1.3.7`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.2`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	starlette	`0.50.0`	indirekt
PyPI	typer	`0.21.1`	indirekt
PyPI	types-aiofiles	`25.1.0.20251011`	indirekt
PyPI	types-cffi	`1.17.0.20250915`	indirekt
PyPI	types-orjson	`3.6.2`	indirekt
PyPI	types-psutil	`7.2.1.20251231`	indirekt
PyPI	types-pyopenssl	`24.1.0.20240722`	indirekt
PyPI	types-redis	`4.6.0.20241004`	indirekt
PyPI	types-setuptools	`80.9.0.20251223`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.1.1`	indirekt
PyPI	websockets	`16.0`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 13

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 101 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 13 tragen bekannte Advisories, davon 4 direkte. 1 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
gitpython	`3.1.46`	direkt	kritisch	17	`3.1.55`
black	`25.12.0`	indirekt	kritisch	3	`26.3.1`
cryptography	`46.0.3`	indirekt	kritisch	7	`48.0.1`
orjson	`3.11.5`	direkt	hoch	1	`3.11.6`
click	`8.3.1`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
python-multipart	`0.0.21`	indirekt	hoch	14	`0.0.31`
starlette	`0.50.0`	indirekt	hoch	10	`1.3.1`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	4	`2.7.0`
pydantic-settings	`2.12.0`	direkt	mittel	1	`2.14.2`
python-dotenv	`1.2.1`	direkt	mittel	2	`1.2.2`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
pytest	`9.0.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
pygments	`2.19.2`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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

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 v2.5.0, Schema v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.

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