Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 07:59 UTC

dirmeier / sbijax

Simulation-based inference in JAX

PythonApache-2.0★ 55 Sterne⑂ 8 Forksseit Okt. 2022Auf GitHub ansehen ↗

#abc #approximate-bayesian-computation #python #simulation-based-inference #sbi

dirmeier/sbijax erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Simon DirmeierPersönliches Konto

143 Follower52 öffentliche Reposseit Nov. 2015@Logitech

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	sbijax	0.4.0	79	10	vor 71 Tagen	sbi abc simulation-based-inference approximate-bayesian-computation

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

71Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
3.5/36	Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
13.3/18	Commit-Volumen — 29 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 23 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	29
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	5

Release-Disziplin

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 71 Tagen
12.6/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 134 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	9
latest_release_tag	v0.4.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	71
mean_days_between_releases	134

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?

40Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

35Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

28.1/60	Stars — 55 Stars
7/25	Forks — 8 Forks
0/15	Watcher — 2 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	8
stars	55
watchers	2
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 (Apache-2.0)
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	4
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

32Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

25.4/80	Downloads pro Monat — 79 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	sbijax
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	79
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.5/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 98 % der Commits
4.1/13.5	Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	3
top_contributor_share	0,977

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

39.4/42	Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
28.3/30	PR-Annahme — 49/52 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/16 approved changesets -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	49
open_issues	2
closed_issues	30
prs_merged_7d	2
prs_decided_7d	2
prs_merged_30d	2
prs_decided_30d	2
issue_closed_ratio	0,938
closed_unmerged_prs	3
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

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

Eigentümerschaft & Trägerschaft

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
15.5/25	Reichweite des Inhabers — 143 Follower von dirmeier
24.6/25	Kontohistorie — 52 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	143
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	dirmeier
public_repos	52
account_age_days	3.940

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

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 71 Tagen
20/20	Versionshistorie — 10 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	sbijax
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	71

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
10/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

topics	abc, approximate-bayesian-computation, python, simulation-based-inference, sbi
has_wiki	nein
homepage	https://sbijax.rtfd.io
docs_site	https://sbijax.rtfd.io
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

41Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
1.2/2.5	CI-Tests — 9 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5	Code-Review — Found 2/16 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5	Contributors — project has 8 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 — 23 commit(s) and 15 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 — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 — 84 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	4,1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	160
affected_packages	19
assessed_packages	239
unassessed_packages	24
affected_by_severity	critical 3, high 9, moderate 6, low 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 239 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 24 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.

73Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .claude/CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
37.8/40	Lesbare Commit-Historie — 61 von 86 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,709
agent_instruction_files	.claude/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	3.914

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

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 86
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	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/131 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	15.890
source_files_sampled	131
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

55GitHub-Sterne

3Mitwirkende

29Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

9Releases

1Bus-Faktor

2offene 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 ★ / 8 ⇿

0Sterne

8Forks

8Releases

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.

Major 0Minor 4Patch 3

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10

4.1Gesamtwert

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 · 2026-09-14 07:58 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
5	CI-Tests	9 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1	Code-Review	Found 2/16 approved changesets -- score normalized to 1
10	Contributors	project has 8 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	23 commit(s) and 15 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	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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	84 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 12

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	diffrax	`>=0.7.2`	pyproject.toml
PyPI	distrax	`>=0.1.9`	pyproject.toml
PyPI	blackjax	`>=1.3`	pyproject.toml
PyPI	dm-haiku	`>=0.0.16`	pyproject.toml
PyPI	einops	`>=0.8.2`	pyproject.toml
PyPI	optax	`>=0.2.8`	pyproject.toml
PyPI	surjectors	`>=0.4.0`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.64.1`	pyproject.toml
PyPI	jaxlib	`>=0.10.1`	pyproject.toml
PyPI	jax	`>=0.10.1`	pyproject.toml
PyPI	grain	`>=0.2.16`	pyproject.toml
PyPI	tfp-nightly	`>=0.26.0.dev20260318`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 263

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 251 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	blackjax	`1.3`	direkt
PyPI	diffrax	`0.7.2`	direkt
PyPI	distrax	`0.1.9`	direkt
PyPI	dm-haiku	`0.0.17`	direkt
PyPI	einops	`0.8.2`	direkt
PyPI	grain	`0.2.16`	direkt
PyPI	jax	`0.11.1`	direkt
PyPI	jaxlib	`0.11.1`	direkt
PyPI	optax	`0.2.8`	direkt
PyPI	surjectors	`0.4.0`	direkt
PyPI	tfp-nightly	`0.26.0.dev20260318`	direkt
PyPI	tqdm	`4.67.3`	direkt
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirekt
PyPI	accessible-pygments	`0.0.5`	indirekt
PyPI	alabaster	`1.0.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirekt
PyPI	apsw	`3.51.3.0`	indirekt
PyPI	apswutils	`0.1.2`	indirekt
PyPI	argon2-cffi	`25.1.0`	indirekt
PyPI	argon2-cffi-bindings	`25.1.0`	indirekt
PyPI	array-api-compat	`1.15.0`	indirekt
PyPI	array-api-extra	`0.11.0`	indirekt
PyPI	array-record	`0.8.3`	indirekt
PyPI	arrow	`1.2.3`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.5.0`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirekt
PyPI	async-lru	`2.2.0`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	babel	`2.18.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	bleach	`6.3.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.6`	indirekt
PyPI	chex	`0.1.90`	indirekt
PyPI	click	`8.1.3`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	comm	`0.2.3`	indirekt
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.5`	indirekt
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirekt
PyPI	debugpy	`1.8.20`	indirekt
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirekt
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.0`	indirekt
PyPI	dm-tree	`0.1.8`	indirekt
PyPI	dm-tree	`0.1.9`	indirekt
PyPI	docstring-inheritance	`3.0.0`	indirekt
PyPI	docutils	`0.22.4`	indirekt
PyPI	edfio	`0.4.13`	indirekt
PyPI	edflib-python	`1.0.8`	indirekt
PyPI	equinox	`0.13.6`	indirekt
PyPI	etils	`1.14.0`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastcore	`1.12.26`	indirekt
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirekt
PyPI	fastlite	`0.2.4`	indirekt
PyPI	fastprogress	`1.1.5`	indirekt
PyPI	filelock	`3.25.2`	indirekt
PyPI	flax	`—`	indirekt
PyPI	fonttools	`4.62.1`	indirekt
PyPI	fqdn	`1.5.1`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.2.0`	indirekt
PyPI	gast	`0.7.0`	indirekt
PyPI	gitlint	`0.19.1`	indirekt
PyPI	gitlint-core	`0.19.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	h5py	`3.16.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httptools	`0.7.1`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.18`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	imagesize	`2.0.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	ipykernel	`—`	indirekt
PyPI	ipykernel	`7.2.0`	indirekt
PyPI	ipython	`—`	indirekt
PyPI	ipython	`9.11.0`	indirekt
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirekt
PyPI	ipywidgets	`8.1.8`	indirekt
PyPI	isoduration	`20.11.0`	indirekt
PyPI	itsdangerous	`2.2.0`	indirekt
PyPI	jaxopt	`0.8.3`	indirekt
PyPI	jaxtyping	`0.3.9`	indirekt
PyPI	jedi	`0.19.2`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jmp	`0.0.4`	indirekt
PyPI	joblib	`1.5.3`	indirekt
PyPI	jrnmm	`0.1.1.post2`	indirekt
PyPI	json5	`0.13.0`	indirekt
PyPI	jsonpointer	`3.0.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	jupyter	`1.1.1`	indirekt
PyPI	jupyter-client	`8.8.0`	indirekt
PyPI	jupyter-console	`6.6.3`	indirekt
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirekt
PyPI	jupyter-events	`0.12.0`	indirekt
PyPI	jupyter-lsp	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jupyter-server	`2.17.0`	indirekt
PyPI	jupyter-server-terminals	`0.5.4`	indirekt
PyPI	jupyterlab	`4.5.6`	indirekt
PyPI	jupyterlab-pygments	`0.3.0`	indirekt
PyPI	jupyterlab-server	`2.28.0`	indirekt
PyPI	jupyterlab-widgets	`3.0.16`	indirekt
PyPI	kiwisolver	`1.5.0`	indirekt
PyPI	lark	`1.3.1`	indirekt
PyPI	latexcodec	`3.0.1`	indirekt
PyPI	lazy-loader	`0.5`	indirekt
PyPI	librt	`0.11.0`	indirekt
PyPI	lineax	`0.0.8`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	matplotlib	`—`	indirekt
PyPI	matplotlib	`3.10.8`	indirekt
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.1`	indirekt
PyPI	memory-profiler	`0.61.0`	indirekt
PyPI	mistune	`3.2.0`	indirekt
PyPI	ml-dtypes	`0.5.4`	indirekt
PyPI	mne	`1.12.1`	indirekt
PyPI	mne-bids	`0.19.0`	indirekt
PyPI	moabb	`1.5.0`	indirekt
PyPI	mypy	`2.1.0`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	nbclient	`0.10.4`	indirekt
PyPI	nbconvert	`7.17.0`	indirekt
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirekt
PyPI	nbsphinx	`—`	indirekt
PyPI	nbsphinx	`0.9.8`	indirekt
PyPI	nest-asyncio	`1.6.0`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.10.0`	indirekt
PyPI	notebook	`7.5.5`	indirekt
PyPI	notebook-shim	`0.2.4`	indirekt
PyPI	numpy	`2.4.3`	indirekt
PyPI	oauthlib	`3.3.1`	indirekt
PyPI	opt-einsum	`3.4.0`	indirekt
PyPI	optimistix	`0.1.0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.0`	indirekt
PyPI	pandas	`—`	indirekt
PyPI	pandas	`2.3.3`	indirekt
PyPI	pandas	`3.0.1`	indirekt
PyPI	pandocfilters	`1.5.1`	indirekt
PyPI	parso	`0.8.6`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	pillow	`12.1.1`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.9.4`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pooch	`1.9.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.5.1`	indirekt
PyPI	prometheus-client	`0.24.1`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirekt
PyPI	protobuf	`7.34.0`	indirekt
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pybtex	`0.25.1`	indirekt
PyPI	pybtex-docutils	`1.0.3`	indirekt
PyPI	pybv	`0.8.1`	indirekt
PyPI	pycountry	`26.2.16`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydata-sphinx-theme	`0.16.1`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pymatreader	`1.2.3`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pyriemann	`0.12`	indirekt
PyPI	pytest	`9.0.2`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.0.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.1.3`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	python-fasthtml	`0.12.50`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.0.0`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.22`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.1.post1`	indirekt
PyPI	pywinpty	`3.0.3`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	requests	`2.32.5`	indirekt
PyPI	rfc3339-validator	`0.1.4`	indirekt
PyPI	rfc3986-validator	`0.1.1`	indirekt
PyPI	rfc3987-syntax	`1.1.0`	indirekt
PyPI	roman-numerals	`4.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.20`	indirekt
PyPI	sabc	`—`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`—`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`1.8.0`	indirekt
PyPI	scipy	`—`	indirekt
PyPI	scipy	`1.17.1`	indirekt
PyPI	seaborn	`—`	indirekt
PyPI	seaborn	`0.13.2`	indirekt
PyPI	send2trash	`2.1.0`	indirekt
PyPI	session-info	`—`	indirekt
PyPI	session-info	`1.0.1`	indirekt
PyPI	setuptools	`82.0.1`	indirekt
PyPI	sh	`1.14.3`	indirekt
PyPI	simulated-annealing-abc	`—`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	snowballstemmer	`3.0.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	sphinx	`—`	indirekt
PyPI	sphinx	`9.1.0`	indirekt
PyPI	sphinx-autobuild	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-autobuild	`2025.8.25`	indirekt
PyPI	sphinx-autodoc-typehints	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-autodoc-typehints	`3.9.8`	indirekt
PyPI	sphinx-book-theme	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-book-theme	`1.1.0`	indirekt
PyPI	sphinx-copybutton	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-copybutton	`0.5.2`	indirekt
PyPI	sphinx-design	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-design	`0.7.0`	indirekt
PyPI	sphinx-fontawesome	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-fontawesome	`0.0.6`	indirekt
PyPI	sphinx-gallery	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-gallery	`0.20.0`	indirekt
PyPI	sphinx-math-dollar	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-math-dollar	`1.3`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-bibtex	`—`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-bibtex	`2.6.5`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-fulltoc	`—`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-fulltoc	`1.2.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-mermaid	`—`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-mermaid	`2.0.2`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	starlette	`0.52.1`	indirekt
PyPI	stdlib-list	`0.12.0`	indirekt
PyPI	tabulate	`0.10.0`	indirekt
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tinycss2	`1.4.0`	indirekt
PyPI	toolz	`1.1.0`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.5`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
PyPI	uri-template	`1.3.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.42.0`	indirekt
PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.2.0`	indirekt
PyPI	wadler-lindig	`0.1.7`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.1.1`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirekt
PyPI	webcolors	`25.10.0`	indirekt
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirekt
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirekt
PyPI	websockets	`16.0`	indirekt
PyPI	widgetsnbextension	`4.0.15`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.1.2`	indirekt
PyPI	xmltodict	`1.0.4`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 19

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 239 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 19 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 24 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
jupyterlab	`4.5.6`	indirekt	kritisch	15	`7.5.6`
notebook	`7.5.5`	indirekt	kritisch	4	`7.5.6`
pillow	`12.1.1`	indirekt	kritisch	36	`12.3.0`
click	`8.1.3`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
jupyter-server	`2.17.0`	indirekt	hoch	12	`2.20.0`
mistune	`3.2.0`	indirekt	hoch	32	`3.3.0`
python-multipart	`0.0.22`	indirekt	hoch	12	`0.0.31`
sh	`1.14.3`	indirekt	hoch	2	`2.2.4`
soupsieve	`2.8.3`	indirekt	hoch	4	`2.8.4`
starlette	`0.52.1`	indirekt	hoch	10	`1.3.1`
tornado	`6.5.5`	indirekt	hoch	11	`6.5.8`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	4	`2.7.0`
bleach	`6.3.0`	indirekt	mittel	3	`6.4.0`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
nbconvert	`7.17.0`	indirekt	mittel	4	`7.17.1`
pytest	`9.0.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
requests	`2.32.5`	indirekt	mittel	2	`2.33.0`
setuptools	`82.0.1`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
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

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Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

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Warnungen zur Datenerhebung

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