Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-21 08:08 UTC

equinor / isar

Integration and Supervisory control of Autonomous Robots

PythonEPL-2.0★ 19 Sterne⑂ 45 Forksseit Sept. 2021Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

equinor/isar erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen 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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

EquinorOrganisation · verifizierte Domain

1.846 Follower762 öffentliche Reposseit Dez. 2010

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	isar	2.7.0	3.536	204	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36	Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 372 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	372
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	49

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,4 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v2.7.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	4,4

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?

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

34Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

20.4/60	Stars — 19 Stars
13.7/25	Forks — 45 Forks
0/15	Watcher — 2 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	45
stars	19
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	3
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

59Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

47.3/80	Downloads pro Monat — 3.536 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	isar
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	3.536
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?

89Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.7/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 26 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 32 Beitragende
6/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	32
top_contributor_share	0,256

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

41.5/42	Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
25.6/30	PR-Annahme — 720/843 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/17 approved changesets -- score normalized to 8

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	720
open_issues	5
closed_issues	373
prs_merged_7d	4
prs_decided_7d	5
prs_merged_30d	15
prs_decided_30d	17
issue_closed_ratio	0,987
closed_unmerged_prs	123
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

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
23.5/25	Reichweite des Inhabers — 1.846 Follower von equinor
25/25	Kontohistorie — 762 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	1.846
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	equinor
public_repos	762
account_age_days	5.787

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 204 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	isar
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 20 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	nein

Dokumentation

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
0/15	Dokumentations-/Homepage-Site
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 1 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	hacktoberfest
has_wiki	ja
homepage	—
docs_site	—
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

79Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 20 out of 20 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
6/7.5	Code-Review — Found 14/17 approved changesets -- score normalized to 8
1.5/2.5	Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
1.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
5/5	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
6/7.5	Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	7,4

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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	4
affected_packages	2
assessed_packages	96
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 1, moderate 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. 96 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

44Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
1.1/40	Lesbare Commit-Historie — 2 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,021
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
3/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile, docs/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/172 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	16.872
source_files_sampled	172
oversized_source_files	0

Eckdaten

19GitHub-Sterne

32Mitwirkende

372Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

3Bus-Faktor

5offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:isar@2.7.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 45 ⇿

0Sterne

45Forks

83Releases

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 12Patch 70

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.4 / 10

7.4Gesamtwert

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 · 2026-10-21 08:07 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
8	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	20 out of 20 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
8	Code-Review	Found 14/17 approved changesets -- score normalized to 8
6	Contributors	project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
3	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
10	SAST	SAST tool is run on all commits
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8	Vulnerabilities	2 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 28

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	alitra	`>=1.1.3`	pyproject.toml
PyPI	azure-identity	`—`	pyproject.toml
PyPI	azure-storage-blob	`—`	pyproject.toml
PyPI	backoff	`—`	pyproject.toml
PyPI	click	`—`	pyproject.toml
PyPI	dacite	`—`	pyproject.toml
PyPI	fastapi-azure-auth	`—`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.121.0`	pyproject.toml
PyPI	dependency-injector	`—`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`—`	pyproject.toml
PyPI	paho-mqtt	`—`	pyproject.toml
PyPI	pydantic_settings	`—`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`—`	pyproject.toml
PyPI	PyJWT	`—`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`—`	pyproject.toml
PyPI	PyYAML	`—`	pyproject.toml
PyPI	requests-toolbelt	`—`	pyproject.toml
PyPI	requests	`—`	pyproject.toml
PyPI	starlette	`>=0.49.1`	pyproject.toml
PyPI	transitions	`—`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`—`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-api	`==1.38.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-sdk	`—`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp	`—`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`—`	pyproject.toml
PyPI	pymysql	`—`	pyproject.toml
PyPI	sqlalchemy	`—`	pyproject.toml
PyPI	psycopg	`>=3.3.6`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 96

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 28 direkte und 68 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	alitra	`2.0.0`	direkt
PyPI	azure-identity	`1.25.3`	direkt
PyPI	azure-storage-blob	`12.30.1`	direkt
PyPI	backoff	`2.2.1`	direkt
PyPI	click	`8.5.0`	direkt
PyPI	dacite	`1.9.2`	direkt
PyPI	dependency-injector	`4.49.1`	direkt
PyPI	fastapi	`0.141.1`	direkt
PyPI	fastapi-azure-auth	`5.3.0`	direkt
PyPI	numpy	`2.5.2`	direkt
PyPI	opentelemetry-api	`1.38.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp	`1.38.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`0.59b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-sdk	`1.38.0`	direkt
PyPI	paho-mqtt	`2.1.0`	direkt
PyPI	psycopg	`3.3.6`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	direkt
PyPI	pyjwt	`2.15.0`	direkt
PyPI	pymysql	`1.2.0`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	requests	`2.34.2`	direkt
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.52`	direkt
PyPI	starlette	`1.6.0`	direkt
PyPI	transitions	`0.9.3`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.52.4`	direkt
PyPI	alembic	`1.19.1`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.5`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.15.0`	indirekt
PyPI	asgiref	`3.12.1`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.9.0`	indirekt
PyPI	azure-core	`1.41.0`	indirekt
PyPI	black	`26.5.1`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.7.22`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.5.1`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.1`	indirekt
PyPI	docker	`7.2.0`	indirekt
PyPI	execnet	`2.1.2`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.75.3`	indirekt
PyPI	greenlet	`3.5.5`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.83.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.19`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	isodate	`0.7.2`	indirekt
PyPI	isort	`9.0.1`	indirekt
PyPI	librt	`0.15.0`	indirekt
PyPI	mako	`1.4.1`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	msal	`1.38.0`	indirekt
PyPI	msal-extensions	`1.3.1`	indirekt
PyPI	mypy	`2.3.1`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-common	`1.38.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc	`1.38.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-http	`1.38.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation	`0.59b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-asgi	`0.59b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-proto	`1.38.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions	`0.59b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-util-http	`0.59b0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.11.7`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	protobuf	`6.33.6`	indirekt
PyPI	psycopg-binary	`3.3.6`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.5`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`3.15.1`	indirekt
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirekt
PyPI	pytokens	`0.4.1`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	requests-mock	`1.12.1`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.6`	indirekt
PyPI	scipy	`1.18.1`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	testcontainers	`4.15.0`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.4`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.5`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.8.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 96 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
certifi	`2026.7.22`	indirekt	hoch	2	`2026.10.19`
mako	`1.4.1`	indirekt	mittel	2	`1.4.2`

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

Feedback

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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Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

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