Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-11 11:13 UTC

blacklanternsecurity / bbot

The recursive internet scanner for hackers. 🧡

PythonAGPL-3.0★ 10.334 Sterne⑂ 899 Forksseit März 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#hacking#neo4j#osint#osint-framework#python#subdomain-enumeration#automation#recon#cli#scanner#bugbounty#pentesting#recursion#subdomain-scanner#subdomains#asm#attack-surface-management#threat-intelligence#threatintel#easm

blacklanternsecurity/bbot erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (60/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Black Lantern SecurityOrganisation
1.035 Follower109 öffentliche Reposseit Jan. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIbbot3.0.134.381822vor 20 Tagenattack-surfaceautomationbugbountyclicommand-line-toolhackingintelligenceneo4josintosint-frameworkosint-toolpentestingpythonpython-libraryreconrecursionscannersecurity-toolssubdomain-enumerationsubdomain-scannersubdomainsthreat-intel

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 — 2.113 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.113
human_commit_share0,69
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 2 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 20 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count2
latest_release_tagv3.0.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases13
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?

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.334 Stars
24.6/25Forks — 899 Forks
9.9/15Watcher — 62 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks899
stars10.334
watchers62
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (AGPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
60.5/80Downloads pro Monat — 34.381 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbbot
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads34.381
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
10.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 52 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 54 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled54
top_contributor_share0,524

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.4/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
25.4/30PR-Annahme — 1.757/2.072 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.757
open_issues17
closed_issues1.096
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d10
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,985
closed_unmerged_prs315
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
21.7/25Reichweite des Inhabers — 1.035 Follower von blacklanternsecurity
25/25Kontohistorie — 109 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.035
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginblacklanternsecurity
public_repos109
account_age_days3.486

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 20 Tagen
20/20Versionshistorie — 822 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbbot
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 — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 14 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://www.blacklanternsecurity.com/bbot/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshacking, neo4j, osint, osint-framework, python, subdomain-enumeration, automation, recon, cli, scanner, bugbounty, pentesting, recursion, subdomain-scanner, subdomains, asm, attack-surface-management, threat-intelligence, threatintel, easm
has_wikija
homepagehttps://www.blacklanternsecurity.com/bbot/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 14 out of 14 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 29 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
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
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_packages67
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:bbot@3.0.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 67 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
39.4/40Lesbare Commit-Historie — 51 von 69 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,739
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes31.753

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

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 31 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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.4/55Handhabbare Dateigrößen — 14/467 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes514.577
source_files_sampled467
oversized_source_files14

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—

Eckdaten

10.334GitHub-Sterne
54Mitwirkende
2.113Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
2Releases
1Bus-Faktor
17offene 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 ★ / 899 ⇿
0Sterne
899Forks
2Releases

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.

02004006008001.000877452022-082024-082026-08
Major 1Minor 0Patch 1

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-08-11 11:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests14 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 29 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 36
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpip—pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.4,<8.0.0pyproject.toml
PyPIwordninja>=2.0.0,<3pyproject.toml
PyPIansible-runner>=2.3.2,<3pyproject.toml
PyPIdeepdiff>=8.0.0,<10pyproject.toml
PyPIxmltojson>=2.0.2,<3pyproject.toml
PyPIpycryptodome>=3.17,<4pyproject.toml
PyPIidna>=3.4,<4pyproject.toml
PyPItabulate==0.8.10pyproject.toml
PyPIwebsockets>=14.0.0,<17.0.0pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.7.0,<3pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.2,<5pyproject.toml
PyPIlxml>=4.9.2,<7.0.0pyproject.toml
PyPIdnspython>=2.7.0,<2.9.0pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.3.2,<8.0.0pyproject.toml
PyPIsocksio>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.3,<4pyproject.toml
PyPIregex>=2024.4.16,<2027.0.0pyproject.toml
PyPIunidecode>=1.3.8,<2pyproject.toml
PyPImmh3>=4.1,<6.0pyproject.toml
PyPIxxhash>=3.5.0,<4pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.3,<2pyproject.toml
PyPIyara-python>=4.5.4,<5pyproject.toml
PyPIpyzmq>=26.0.3,<28.0.0pyproject.toml
PyPIpuremagic>=1.28,<2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.2,<3pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0,<7pyproject.toml
PyPIradixtarget>=4.0.1,<5pyproject.toml
PyPIasndb>=1.1.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.12,<4pyproject.toml
PyPIansible-core>=2.17,<3pyproject.toml
PyPItldextract>=5.3.0,<6pyproject.toml
PyPIcloudcheck>=11.1.0,<12pyproject.toml
PyPIblasthttp>=0.9.0pyproject.toml
PyPIblastdns>=1.9.0,<2pyproject.toml
PyPIzstandard>=0.22,<1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 184

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 54 direkte und 130 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIansible-core2.17.14direkt
PyPIansible-core2.19.6direkt
PyPIansible-core2.20.2direkt
PyPIansible-runner2.4.2direkt
PyPIansible-runner2.4.3direkt
PyPIasndb1.1.0direkt
PyPIbeautifulsoup44.14.3direkt
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIblastdns1.9.1direkt
PyPIblasthttp0.9.0direkt
PyPIcachetools6.2.6direkt
PyPIcachetools7.1.4direkt
PyPIcloudcheck11.1.0direkt
PyPIcloudcheck9.3.0direkt
PyPIdeepdiff8.6.2direkt
PyPIdeepdiff9.1.0direkt
PyPIdnspython2.7.0direkt
PyPIdnspython2.8.0direkt
PyPIidna3.18direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIlxml6.1.0direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPImmh35.2.0direkt
PyPIorjson3.11.7direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpip26.1.2direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpuremagic1.30direkt
PyPIpycryptodome3.23.0direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyjwt2.12.1direkt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIpyzmq27.1.0direkt
PyPIradixtarget3.0.15direkt
PyPIradixtarget4.2.0direkt
PyPIregex2026.1.15direkt
PyPIregex2026.7.10direkt
PyPIsetproctitle1.3.7direkt
PyPIsocksio1.0.0direkt
PyPItabulate0.8.10direkt
PyPItldextract5.3.0direkt
PyPItldextract5.3.1direkt
PyPIunidecode1.4.0direkt
PyPIwebsockets15.0.1direkt
PyPIwebsockets16.0direkt
PyPIwordninja2.0.0direkt
PyPIxmltojson2.0.3direkt
PyPIxxhash3.6.0direkt
PyPIxxhash3.8.1direkt
PyPIyara-python4.5.2direkt
PyPIyara-python4.5.4direkt
PyPIzstandard0.25.0direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackrefs6.1indirekt
PyPIbaddns2.4.1indirekt
PyPIbbot3.0.1indirekt
PyPIcachebox5.2.3indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdunamai1.26.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastapi0.137.1indirekt
PyPIfastapi0.139.2indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIfilelock3.21.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgriffe1.15.0indirekt
PyPIgriffe2.1.0indirekt
PyPIgriffecli2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIlibsass0.23.0indirekt
PyPIlivereload2.7.1indirekt
PyPIlockfile0.12.2indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImaturin1.14.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImike2.1.3indirekt
PyPImike2.2.0indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.3indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-extra-sass-plugin0.1.0indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirekt
PyPImkdocs-material9.7.3indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings0.30.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.6indirekt
PyPImkdocstrings-python1.19.0indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIomegaconf2.3.0indirekt
PyPIorderly-set5.5.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIplatformdirs4.6.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpoetry-dynamic-versioning1.10.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21.3indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-benchmark5.2.3indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-env1.1.5indirekt
PyPIpytest-env1.6.0indirekt
PyPIpytest-httpserver1.1.4indirekt
PyPIpytest-httpx0.36.2indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.1indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.4indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-daemon3.1.2indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-whois0.9.6indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-file3.0.1indirekt
PyPIresolvelib1.0.1indirekt
PyPIresolvelib1.2.1indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIruff0.15.22indirekt
PyPIruff0.15.4indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItomlkit0.14.0indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItyper0.24.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.39.0indirekt
PyPIverspec0.1.0indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.6indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIxmltodict0.14.2indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:bbot@3.0.1 zieht 67 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

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