Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 12:34 UTC

duriantaco / skylos

Open source local-first PR scanner that finds dead code, security bugs, secrets, quality regressions, and AI-code mistakes before merge. For first timers refer to https://duriantaco.github.io/skylos/repo-map/

PythonApache-2.0★ 796 Sterne⑂ 49 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerTerminal-Oberflächewie das ermittelt wird

duriantaco/skylos erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Security (62/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ohaPersönliches Konto

40 Follower48 öffentliche Reposseit Okt. 2019

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	skylos	4.37.0	-	105	vor 1 Tag	static-analysis dead-code unused-code unused-imports security linter code-quality sast python-sast vulnerability-scanner python-linter python-security python-security-scanner typescript-linter quality-gate ci-cd github-actions github-actions-security gitlab-ci gitlab-ci-security shell-security supply-chain-security code-review secrets-detection mcp mcp-server ai-agent ai-tool coding-agent vulture-alternative bandit-alternative semgrep-alternative code-scanner dead-code-detector devsecops vibe-coding ai-generated-code ai-code-security prompt-injection ai-supply-chain-security phantom-function hallucinated-dependency copilot-review

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.2/36	Commit-Rhythmus — 48/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.085 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.085
human_commit_share	0,93
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	48

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5,1 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v4.37.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	1
mean_days_between_releases	5,1

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?

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

47/60	Stars — 796 Stars
14/25	Forks — 49 Forks
3.3/15	Watcher — 5 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	49
stars	796
watchers	5
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	7
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	codecov.io, shields.io
has_pull_request_template	ja

Nachhaltigkeit & Governance

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

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.7/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 97 % der Commits
10.8/13.5	Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	8
top_contributor_share	0,971

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
28.9/30	PR-Annahme — 613/637 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/29 approved changesets -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	613
open_issues	0
closed_issues	169
prs_merged_7d	18
prs_decided_7d	18
prs_merged_30d	55
prs_decided_30d	58
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	24
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

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.6/25	Reichweite des Inhabers — 40 Follower von duriantaco
24.3/25	Kontohistorie — 48 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	40
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	duriantaco
public_repos	48
account_age_days	2.515

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 1 Tagen
20/20	Versionshistorie — 105 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	skylos
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 15 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
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://skylos.dev/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 20 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	python, code-quality, dead-code, dead-code-detection, devsecops, sast, static-analysis, typescript, ai-code-review, ai-generated-code, prompt-injection, go, python-security, ai-agents, github-actions, java, javascript, code-scanning, dart, php
has_wiki	nein
homepage	https://skylos.dev/
docs_site	https://skylos.dev/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

62Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

6.8/7.5	Binary-Artifacts — binaries present in source code
3/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 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 3/29 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
3/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
2/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 14 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	5,3

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	68
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:skylos@4.37.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 68 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.

91Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40	Lesbare Commit-Historie — 93 von 93 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	2.465

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

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

12.6/18	Bootstrap mit einem Befehl — benchmarks/ai_code_defects/fixtures/clean_dependency_manifest/go.mod, benchmarks/ai_code_defects/fixtures/clean_go_local_api_surface/go.mod, benchmarks/ai_code_defects/fixtures/go_local_api_hallucination/go.mod (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — benchmarks/security/fixtures/typescript_nextjs_authjs_v5_safe/tsconfig.json, editors/vscode/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
4/10	Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 7 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
6/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	Cargo.lock, package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	benchmarks/security/fixtures/typescript_nextjs_authjs_v5_safe/tsconfig.json, editors/vscode/tsconfig.json
agent_commit_share	0,02
toolchain_manifests	benchmarks/ai_code_defects/fixtures/clean_dependency_manifest/go.mod, benchmarks/ai_code_defects/fixtures/clean_go_local_api_surface/go.mod, benchmarks/ai_code_defects/fixtures/go_local_api_hallucination/go.mod, benchmarks/ai_code_defects/fixtures/go_module_version_hallucination/go.mod, benchmarks/dead_code/fixtures/go_service/go.mod, benchmarks/quality/fixtures/go_service_quality_hotspot/go.mod, benchmarks/security/fixtures/go_command_shell_query/go.mod, benchmarks/security/fixtures/go_tar_symlink_escape/go.mod, benchmarks/security/fixtures/go_zip_slip/go.mod, benchmarks/security/fixtures/go_zip_slip_safe/go.mod, rust/Cargo.toml, skylos/engines/go/go.mod
dependency_bot_commit_share	0,07

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (benchmarks/security/fixtures/typescript_nextjs_authjs_v5_safe/tsconfig.json, editors/vscode/tsconfig.json)
53.6/55	Handhabbare Dateigrößen — 35/1.370 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	421.919
source_files_sampled	1.370
oversized_source_files	35

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, samples
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	—

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

Eckdaten

796GitHub-Sterne

8Mitwirkende

1.085Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

crates.io, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'skylos' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
Could not fetch crates package 'skylos-fast' from its registry
Could not fetch pypi package 'skylos-fast' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 49 ⇿

0Sterne

49Forks

90Releases

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 1Minor 42Patch 45

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10

5.3Gesamtwert

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 · 2026-09-15 12:33 UTC

9	Binary-Artifacts	binaries present in source code
4	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 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 3/29 approved changesets -- score normalized to 1
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
6	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	14 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 24

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	inquirer	`>=3.1.0`	pyproject.toml
PyPI	libcst	`>=1.8.2`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0`	pyproject.toml
PyPI	textual	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	keyring	`>=25.6.0,!=3.4.2`	pyproject.toml
PyPI	requests	`—`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter	`>=0.25.2,<0.27`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-typescript	`>=0.23.2,<0.24`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-go	`>=0.23.0,<0.26`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-java	`>=0.23.0,<0.24`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-php	`>=0.24.1,<0.25`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-rust	`>=0.24.2,<0.25`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-dart-orchard	`>=0.3.2,<0.6`	pyproject.toml
PyPI	tomli	`>=2.0.1`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`—`	pyproject.toml
PyPI	networkx	`—`	pyproject.toml
PyPI	pyperclip	`—`	pyproject.toml
PyPI	ca9	`>=0.1.1`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.0.0,<2`	pyproject.toml
crates.io	pyo3	`0.29`	rust/Cargo.toml
crates.io	rayon	`1.10`	rust/Cargo.toml
crates.io	rustpython-parser	`0.4`	rust/Cargo.toml
crates.io	ignore	`0.4`	rust/Cargo.toml
crates.io	petgraph	`0.6`	rust/Cargo.toml

Alle Abhängigkeiten 511

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 485 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
crates.io	ignore	`0.4.25`	direkt
crates.io	petgraph	`0.6.5`	direkt
crates.io	pyo3	`0.29.0`	direkt
crates.io	rayon	`1.11.0`	direkt
crates.io	rustpython-parser	`0.4.0`	direkt
PyPI	ca9	`0.1.4`	direkt
PyPI	inquirer	`3.4.1`	direkt
PyPI	keyring	`25.7.0`	direkt
PyPI	libcst	`1.8.6`	direkt
PyPI	mcp	`1.28.1`	direkt
PyPI	networkx	`3.4.2`	direkt
PyPI	networkx	`3.6.1`	direkt
PyPI	pyperclip	`1.11.0`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	requests	`2.33.0`	direkt
PyPI	requests	`999.0.0`	direkt
PyPI	rich	`14.3.3`	direkt
PyPI	textual	`8.0.0`	direkt
PyPI	tomli	`2.4.0`	direkt
PyPI	tree-sitter	`0.25.2`	direkt
PyPI	tree-sitter-dart-orchard	`0.3.2`	direkt
PyPI	tree-sitter-go	`0.25.0`	direkt
PyPI	tree-sitter-java	`0.23.5`	direkt
PyPI	tree-sitter-php	`0.24.1`	direkt
PyPI	tree-sitter-rust	`0.24.2`	direkt
PyPI	tree-sitter-typescript	`0.23.2`	direkt
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	anyhow	`1.0.102`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.0`	indirekt
crates.io	bstr	`1.12.1`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	crossbeam-deque	`0.8.6`	indirekt
crates.io	crossbeam-epoch	`0.9.18`	indirekt
crates.io	crossbeam-utils	`0.8.21`	indirekt
crates.io	crunchy	`0.2.4`	indirekt
crates.io	derive_more	`1.0.0`	indirekt
crates.io	derive_more-impl	`1.0.0`	indirekt
crates.io	either	`1.15.0`	indirekt
crates.io	equivalent	`1.0.2`	indirekt
crates.io	fixedbitset	`0.4.2`	indirekt
crates.io	getopts	`0.2.24`	indirekt
crates.io	getrandom	`0.2.17`	indirekt
crates.io	globset	`0.4.18`	indirekt
crates.io	hashbrown	`0.14.5`	indirekt
crates.io	hashbrown	`0.16.1`	indirekt
crates.io	heck	`0.5.0`	indirekt
crates.io	indexmap	`2.13.0`	indirekt
crates.io	is-macro	`0.3.7`	indirekt
crates.io	itertools	`0.11.0`	indirekt
crates.io	lalrpop-util	`0.20.2`	indirekt
crates.io	libc	`0.2.183`	indirekt
crates.io	libm	`0.2.16`	indirekt
crates.io	log	`0.4.29`	indirekt
crates.io	malachite	`0.4.22`	indirekt
crates.io	malachite-base	`0.4.22`	indirekt
crates.io	malachite-bigint	`0.2.3`	indirekt
crates.io	malachite-nz	`0.4.22`	indirekt
crates.io	malachite-q	`0.4.22`	indirekt
crates.io	memchr	`2.8.0`	indirekt
crates.io	num-integer	`0.1.46`	indirekt
crates.io	num-traits	`0.2.19`	indirekt
crates.io	once_cell	`1.21.4`	indirekt
crates.io	paste	`1.0.15`	indirekt
crates.io	phf	`0.11.3`	indirekt
crates.io	phf_codegen	`0.11.3`	indirekt
crates.io	phf_generator	`0.11.3`	indirekt
crates.io	phf_shared	`0.11.3`	indirekt
crates.io	portable-atomic	`1.13.1`	indirekt
crates.io	ppv-lite86	`0.2.21`	indirekt
crates.io	proc-macro2	`1.0.106`	indirekt
crates.io	pyo3-build-config	`0.29.0`	indirekt
crates.io	pyo3-ffi	`0.29.0`	indirekt
crates.io	pyo3-macros	`0.29.0`	indirekt
crates.io	pyo3-macros-backend	`0.29.0`	indirekt
crates.io	quote	`1.0.45`	indirekt
crates.io	rand	`0.8.6`	indirekt
crates.io	rand_chacha	`0.3.1`	indirekt
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crates.io	rayon-core	`1.13.0`	indirekt
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PyPI	tqdm	`4.67.3`	indirekt
PyPI	typer	`0.23.1`	indirekt
PyPI	typer-slim	`0.23.1`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	uc-micro-py	`1.0.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.42.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirekt
PyPI	xmod	`1.9.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:skylos@4.37.0 zieht 68 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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Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

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