Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 01:28 UTC

dphnAI / sonar

Large-scale LLM inference engine

Python · C++AGPL-3.0★ 1.858 Sterne⑂ 210 Forksseit Juni 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugPluginwie das ermittelt wird

#api-rest #inference-engine #machine-learning #cuda #inferentia #rocm #intel #lora #speculative-decoding #tpu

dphnAI/sonar erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (46/100). Zuletzt vor 6 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

dphnAIOrganisation

9 Follower2 öffentliche Reposseit Apr. 2026

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	aphrodite-engineverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet	0.24.1	-	36	vor 6 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
15.2/36	Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.214 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.214
human_commit_share	1
days_since_last_push	6
active_weeks_last_year	22

Release-Disziplin

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 43 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
19.8/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 61,5 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	43
latest_release_tag	v0.24.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	6
mean_days_between_releases	61,5

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

53/60	Stars — 1.858 Stars
19.3/25	Forks — 210 Forks
8/15	Watcher — 28 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	210
stars	1.858
watchers	28
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (AGPL-3.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

46Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 95 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 41 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	41
top_contributor_share	0,946

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

37/42	Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
27.2/30	PR-Annahme — 1.337/1.476 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	1.337
open_issues	30
closed_issues	222
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	3
prs_merged_30d	1
prs_decided_30d	14
issue_closed_ratio	0,881
closed_unmerged_prs	139
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

42Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
7.2/25	Reichweite des Inhabers — 9 Follower von dphnAI
4.3/25	Kontohistorie — 2 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	9
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	dphnAI
public_repos	2
account_age_days	143

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), rust/Cargo.toml ([workspace.lints]), rustfmt.toml
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://sonar.dphn.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 10 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	api-rest, inference-engine, machine-learning, cuda, inferentia, rocm, intel, lora, speculative-decoding, tpu
has_wiki	ja
homepage	https://sonar.dphn.ai
docs_site	https://sonar.dphn.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5	Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5	Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 93 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

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

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

Abhängigkeits-Advisories

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

17.9/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: setuptools 80.10.2 (moderate 6.1)
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	2
affected_packages	1
assessed_packages	195
unassessed_packages	0
affected_by_severity	moderate 1
direct_affected_packages	1

Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:aphrodite-engine@0.24.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 195 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — rust/AGENTS.md, rust/CLAUDE.md, rust/src/bench/CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	rust/AGENTS.md, rust/CLAUDE.md, rust/src/bench/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	4.592

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

67Gut

Wie die Bewertung erfolgt

12.6/18	Bootstrap mit einem Befehl — rust/Cargo.toml, rust/src/bench/Cargo.toml, rust/src/build-info/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), rust/Cargo.toml ([workspace.lints]), rustfmt.toml
11/11	Statische Typprüfung — aphrodite/py.typed, docs/tsconfig.json, mypy.ini
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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	Cargo.lock, pnpm-lock.yaml
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	aphrodite/py.typed, docs/tsconfig.json, mypy.ini
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	rust/Cargo.toml, rust/src/bench/Cargo.toml, rust/src/build-info/Cargo.toml, rust/src/chat/Cargo.toml, rust/src/cmd/Cargo.toml, rust/src/engine-core-client/Cargo.toml, rust/src/llm/Cargo.toml, rust/src/managed-engine/Cargo.toml, rust/src/metrics/Cargo.toml, rust/src/mock-engine/Cargo.toml, rust/src/parser/Cargo.toml, rust/src/parser/python/Cargo.toml, rust/src/server/Cargo.toml, rust/src/text/Cargo.toml, rust/src/tokenizer/Cargo.toml, rust/src/tracing/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (aphrodite/py.typed, docs/tsconfig.json, mypy.ini)
51.5/55	Handhabbare Dateigrößen — 330/5.200 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.510.261
source_files_sampled	5.200
oversized_source_files	330

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — rust/proto/control.proto, rust/proto/inference.proto
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — example, examples, recipes, sample

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	example, examples, recipes, sample
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	rust/proto/control.proto, rust/proto/inference.proto
interfaces_expected_of	—

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

Eckdaten

1.858GitHub-Sterne

41Mitwirkende

1.214Commits, letzte 12 Monate

6Tage seit letztem Push

43Releases

1Bus-Faktor

30offene Issues

crates.io, npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'aphrodite._phrase_matcher' from its registry
pypi package 'aphrodite-engine' points at a different repository (https://github.com/aphrodite-engine/aphrodite-engine); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 210 ⇿

0Sterne

210Forks

43Releases

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 9Patch 27

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10

4.4Gesamtwert

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 · 2026-09-18 01:26 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
10	CI-Tests	7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1	Code-Review	Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
10	Contributors	project has 6 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not 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
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	93 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 2.057

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 2.057 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
crates.io	adler2	`2.0.1`	indirekt
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	alloc-no-stdlib	`2.0.4`	indirekt
crates.io	alloc-stdlib	`0.2.4`	indirekt
crates.io	android_system_properties	`0.1.5`	indirekt
crates.io	anes	`0.1.6`	indirekt
crates.io	anstream	`0.6.21`	indirekt
crates.io	anstream	`1.0.0`	indirekt
crates.io	anstyle	`1.0.13`	indirekt
crates.io	anstyle-parse	`0.2.7`	indirekt
crates.io	anstyle-parse	`1.0.0`	indirekt
crates.io	anstyle-query	`1.1.5`	indirekt
crates.io	anstyle-wincon	`3.0.11`	indirekt
crates.io	anyhow	`1.0.102`	indirekt
crates.io	arc-swap	`1.9.0`	indirekt
crates.io	arrayref	`0.3.9`	indirekt
crates.io	arrayvec	`0.7.6`	indirekt
crates.io	async-io	`2.6.0`	indirekt
crates.io	async-openai	`0.33.1`	indirekt
crates.io	async-openai-macros	`0.1.1`	indirekt
crates.io	async-trait	`0.1.89`	indirekt
crates.io	asynchronous-codec	`0.7.0`	indirekt
crates.io	asynk-strim	`0.1.5`	indirekt
crates.io	asynk-strim-attr	`0.1.0`	indirekt
crates.io	asynk-strim-attr-macro	`0.1.0`	indirekt
crates.io	atomic-waker	`1.1.2`	indirekt
crates.io	auto_enums	`0.8.9`	indirekt
crates.io	auto_impl	`1.3.0`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.0`	indirekt
crates.io	axum	`0.8.8`	indirekt
crates.io	axum-core	`0.5.6`	indirekt
crates.io	backoff	`0.4.0`	indirekt
crates.io	base64	`0.13.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.22.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.23.1`	indirekt
crates.io	base64ct	`1.8.3`	indirekt
crates.io	beef	`0.5.2`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.5.3`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.6.3`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.11.0`	indirekt
crates.io	blake3	`1.8.5`	indirekt
crates.io	block-buffer	`0.10.4`	indirekt
crates.io	brotli	`8.0.4`	indirekt
crates.io	brotli-decompressor	`5.0.3`	indirekt
crates.io	bstr	`1.12.1`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.20.2`	indirekt
crates.io	bytemuck	`1.25.0`	indirekt
crates.io	bytemuck_derive	`1.10.2`	indirekt
crates.io	byteorder	`1.5.0`	indirekt
crates.io	byteorder-lite	`0.1.0`	indirekt
crates.io	bytes	`1.12.0`	indirekt
crates.io	cast	`0.3.0`	indirekt
crates.io	castaway	`0.2.4`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.56`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	chrono	`0.4.44`	indirekt
crates.io	ciborium	`0.2.2`	indirekt
crates.io	ciborium-io	`0.2.2`	indirekt
crates.io	ciborium-ll	`0.2.2`	indirekt
crates.io	clap	`4.5.60`	indirekt
crates.io	clap_builder	`4.5.60`	indirekt
crates.io	clap_derive	`4.5.55`	indirekt
crates.io	clap_lex	`1.0.0`	indirekt
crates.io	color_quant	`1.1.0`	indirekt
crates.io	colorchoice	`1.0.4`	indirekt
crates.io	compact_str	`0.9.0`	indirekt
crates.io	concurrent-queue	`2.5.0`	indirekt
crates.io	console	`0.16.2`	indirekt
crates.io	const-random	`0.1.18`	indirekt
crates.io	const-random-macro	`0.1.16`	indirekt
crates.io	constant_time_eq	`0.4.2`	indirekt
crates.io	cookie	`0.18.1`	indirekt
crates.io	cookie_store	`0.22.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.10.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.9.4`	indirekt
crates.io	core-foundation-sys	`0.8.7`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.2.17`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.3.0`	indirekt
crates.io	crc32fast	`1.5.0`	indirekt
crates.io	criterion	`0.5.1`	indirekt
crates.io	criterion-plot	`0.5.0`	indirekt
crates.io	crossbeam-deque	`0.8.6`	indirekt
crates.io	crossbeam-epoch	`0.9.18`	indirekt
crates.io	crossbeam-queue	`0.3.12`	indirekt
crates.io	crossbeam-utils	`0.8.21`	indirekt
crates.io	crunchy	`0.2.4`	indirekt
crates.io	crypto-common	`0.1.7`	indirekt
crates.io	daachorse	`1.0.0`	indirekt
crates.io	darling	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling	`0.23.0`	indirekt
crates.io	darling_core	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling_core	`0.23.0`	indirekt
crates.io	darling_macro	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling_macro	`0.23.0`	indirekt
crates.io	dary_heap	`0.3.8`	indirekt
crates.io	der	`0.8.1`	indirekt
crates.io	deranged	`0.5.8`	indirekt
crates.io	derive_builder	`0.20.2`	indirekt
crates.io	derive_builder_core	`0.20.2`	indirekt
crates.io	derive_builder_macro	`0.20.2`	indirekt
crates.io	derive_more	`1.0.0`	indirekt
crates.io	derive_more-impl	`1.0.0`	indirekt
crates.io	derive_utils	`0.15.1`	indirekt
crates.io	digest	`0.10.7`	indirekt
crates.io	dirs	`6.0.0`	indirekt
crates.io	dirs-sys	`0.5.0`	indirekt
crates.io	displaydoc	`0.2.5`	indirekt
crates.io	dissimilar	`1.0.11`	indirekt
crates.io	document-features	`0.2.12`	indirekt
crates.io	dtoa	`1.0.11`	indirekt
crates.io	dyn-clone	`1.0.20`	indirekt
crates.io	easy-ext	`1.0.3`	indirekt
crates.io	educe	`0.6.0`	indirekt
crates.io	either	`1.15.0`	indirekt
crates.io	encode_unicode	`1.0.0`	indirekt
crates.io	encoding_rs	`0.8.35`	indirekt
crates.io	enum-as-inner	`0.7.0`	indirekt
crates.io	enum-ordinalize	`4.3.2`	indirekt
crates.io	enum-ordinalize-derive	`4.3.2`	indirekt
crates.io	env_filter	`1.0.1`	indirekt
crates.io	env_logger	`0.11.10`	indirekt
crates.io	equivalent	`1.0.2`	indirekt
crates.io	errno	`0.3.14`	indirekt
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PyPI	python-rapidjson	`1.20`	indirekt
PyPI	python-rapidjson	`1.23`	indirekt
PyPI	pytokens	`0.4.1`	indirekt
PyPI	pytrec-eval-terrier	`0.5.10`	indirekt
PyPI	pytrec-eval-terrier	`0.5.7`	indirekt
PyPI	pytz	`2024.2`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.1.post1`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.3.post1`	indirekt
PyPI	pywavelets	`1.9.0`	indirekt
PyPI	pyyaml	`—`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.2`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyyaml-env-tag	`1.1`	indirekt
PyPI	pyzes	`0.1.1`	indirekt
PyPI	pyzmq	`—`	indirekt
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PyPI	quack-kernels	`0.6.4`	indirekt
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PyPI	rapidfuzz	`3.14.5`	indirekt
PyPI	ray	`—`	indirekt
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PyPI	ray	`2.56.1`	indirekt
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PyPI	websockets	`16.0`	indirekt
PyPI	websockets	`17.0.1`	indirekt
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PyPI	werkzeug	`3.1.6`	indirekt
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirekt
PyPI	wheel	`—`	indirekt
PyPI	word2number	`1.1`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.17.2`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.1.2`	indirekt
PyPI	xgrammar	`0.2.1`	indirekt
PyPI	xgrammar	`0.2.3`	indirekt
PyPI	xlsxwriter	`—`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.5.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`4.0.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.17.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	z3-solver	`4.15.4.0`	indirekt
PyPI	zentorch	`2.13.0.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:aphrodite-engine@0.24.1 zieht 195 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
setuptools	`80.10.2`	direkt	mittel	2	`83.0.0`

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.

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