Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-27 23:06 UTC

flwrlabs / flower

Flower: A Friendly Federated AI Framework

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 7.149 Sterne⑂ 1.230 Forksseit Feb. 2020Auf GitHub ansehen ↗

ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugBibliothekMobile Anwendungwie das ermittelt wird

flwrlabs/flower erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). 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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Flower LabsOrganisation · verifizierte Domain

31 Follower3 öffentliche Reposseit Jan. 2023

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	Tags
PyPI	devtoolverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet	0.0.2	49	3	vor 2070 Tagen	—
PyPI	flwr-datasets	0.6.1	13.802	9	vor 19 Tagen	artificial-intelligence dataset federated-ai federated-analytics federated-datasets federated-evaluation federated-learning flower machine-learning
PyPI	flwr	1.38.0	74.715	67	vor 5 Tagen	artificial-intelligence federated-ai federated-analytics federated-evaluation federated-learning flower machine-learning

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36	Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.702 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.702
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 55 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,9 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	55
latest_release_tag	framework-1.38.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	5
mean_days_between_releases	13,9

Community & Verbreitung

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

90Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 7.149 Stars
25/25	Forks — 1.230 Forks
9/15	Watcher — 42 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	1.230
stars	7.149
watchers	42
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	5
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

66/80	Downloads pro Monat — 88.517 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	flwr-datasets, flwr
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	88.517
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?

80Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.5/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 18 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	98
top_contributor_share	0,179

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

39.1/42	Issue-Lösungsquote — 93 % der Issues geschlossen
25.6/30	PR-Annahme — 5.972/6.999 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	5.972
open_issues	46
closed_issues	630
prs_merged_7d	43
prs_decided_7d	47
prs_merged_30d	53
prs_decided_30d	59
issue_closed_ratio	0,932
closed_unmerged_prs	1.027
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

73Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
10.8/25	Reichweite des Inhabers — 31 Follower von flwrlabs
11.8/25	Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	31
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	flwrlabs
public_repos	3
account_age_days	1.360

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20	Versionshistorie — 67 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	flwr-datasets, flwr
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 25 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — datasets/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), dev/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), framework/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

65Gut

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

topics	flower, federated-learning, federated-learning-framework, federated-analytics, fleet-learning, fleet-intelligence, deep-learning, machine-learning, pytorch, scikit-learn, tensorflow, framework, grpc, python, ai, artificial-intelligence, raspberry-pi, android, cpp, ios
has_wiki	nein
homepage	https://flower.ai
docs_site	https://flower.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/30	Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25	Dependabot-Konfiguration
25/25	Lockfiles für Abhängigkeiten — uv.lock
0/20	CodeQL-Workflow

Verwendete Eingangsdaten

source	file_signals
lockfiles	uv.lock
manifests	agent/pyproject.toml, datasets/pyproject.toml, dev/pyproject.toml, framework/pyproject.toml
has_codeql_workflow	nein
has_security_policy	nein
has_dependabot_config	ja

Abhängigkeits-Advisories

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

6.2/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: pyyaml 5.1.1 (critical 9.8), setuptools 41.0.1 (high 8.8)
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
27.3/40	Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 2.412 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	14
affected_packages	2
assessed_packages	5
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 1
direct_affected_packages	2

Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:devtool@0.0.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, framework/AGENTS.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	AGENTS.md, framework/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	8.345

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

88Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — agent/docs/Makefile, baselines/docs/Makefile, datasets/docs/Makefile, examples/docs/Makefile, framework/docs/Makefile, hub/docs/Makefile, model/docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — datasets/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), dev/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), framework/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
11/11	Statische Typprüfung — framework/py/flwr/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	agent/docs/Makefile, baselines/docs/Makefile, datasets/docs/Makefile, examples/docs/Makefile, framework/docs/Makefile, hub/docs/Makefile, model/docs/Makefile
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	framework/py/flwr/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	examples/android-kotlin/client/app/build.gradle, examples/android-kotlin/client/build.gradle, examples/android-kotlin/client/flower_tflite/build.gradle, examples/android/client/app/build.gradle, examples/android/client/build.gradle, examples/android/client/transfer_api/build.gradle, framework/kotlin/build.gradle.kts, framework/kotlin/flwr/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (framework/py/flwr/py.typed)
54.4/55	Handhabbare Dateigrößen — 19/1.686 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	928.302
source_files_sampled	1.686
oversized_source_files	19

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — examples/android-kotlin/client/flower_tflite/src/main/proto/transport.proto, examples/android/client/app/src/main/proto/transport.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ArrayFeatureExtractor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/AudioFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/BayesianProbitRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CategoricalMapping.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CustomModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DataStructures.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DictVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureTypes.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Gazetteer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Identity.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Imputer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ItemSimilarityRecommender.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/LinkedModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/MIL.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Model.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NearestNeighbors.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NeuralNetwork.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NonMaximumSuppression.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Normalizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/OneHotEncoder.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Parameters.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SVM.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Scaler.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SoundAnalysisPreprocessing.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TextClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TreeEnsemble.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/VisionFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordEmbedding.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordTagger.proto, framework/proto/flwr/proto/control.proto, framework/proto/flwr/proto/error.proto, framework/proto/flwr/proto/fab.proto, framework/proto/flwr/proto/federation.proto, framework/proto/flwr/proto/federation_config.proto, framework/proto/flwr/proto/fleet.proto, framework/proto/flwr/proto/grpcadapter.proto, framework/proto/flwr/proto/heartbeat.proto, framework/proto/flwr/proto/log.proto, framework/proto/flwr/proto/message.proto, framework/proto/flwr/proto/node.proto, framework/proto/flwr/proto/recorddict.proto, framework/proto/flwr/proto/run.proto, framework/proto/flwr/proto/runseries.proto, framework/proto/flwr/proto/runtime.proto, framework/proto/flwr/proto/task.proto, framework/proto/flwr/proto/transport.proto
0/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	examples/android-kotlin/client/flower_tflite/src/main/proto/transport.proto, examples/android/client/app/src/main/proto/transport.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ArrayFeatureExtractor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/AudioFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/BayesianProbitRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CategoricalMapping.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CustomModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DataStructures.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DictVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureTypes.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Gazetteer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Identity.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Imputer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ItemSimilarityRecommender.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/LinkedModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/MIL.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Model.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NearestNeighbors.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NeuralNetwork.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NonMaximumSuppression.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Normalizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/OneHotEncoder.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Parameters.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SVM.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Scaler.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SoundAnalysisPreprocessing.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TextClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TreeEnsemble.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/VisionFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordEmbedding.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordTagger.proto, framework/proto/flwr/proto/control.proto, framework/proto/flwr/proto/error.proto, framework/proto/flwr/proto/fab.proto, framework/proto/flwr/proto/federation.proto, framework/proto/flwr/proto/federation_config.proto, framework/proto/flwr/proto/fleet.proto, framework/proto/flwr/proto/grpcadapter.proto, framework/proto/flwr/proto/heartbeat.proto, framework/proto/flwr/proto/log.proto, framework/proto/flwr/proto/message.proto, framework/proto/flwr/proto/node.proto, framework/proto/flwr/proto/recorddict.proto, framework/proto/flwr/proto/run.proto, framework/proto/flwr/proto/runseries.proto, framework/proto/flwr/proto/runtime.proto, framework/proto/flwr/proto/task.proto, framework/proto/flwr/proto/transport.proto
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

7.149GitHub-Sterne

98Mitwirkende

1.702Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

55Releases

3Bus-Faktor

46offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi package 'devtool' points at a different repository (https://github.com/guchengxi1994/dev-tool-for-python); excluded from ecosystem scoring
Could not fetch pypi package 'flower-agent-docs' from its registry
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/27 23:05:00 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.230 ⇿

0Sterne

1.230Forks

46Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

Major 1Minor 27Patch 5

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 38

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	furo	`==2024.8.6`	agent/pyproject.toml
PyPI	myst-parser	`==3.0.1`	agent/pyproject.toml
PyPI	sphinx	`==7.4.7`	agent/pyproject.toml
PyPI	sphinx-substitution-extensions	`==2022.2.16`	agent/pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0,<3.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	datasets	`>=4.0.0,<5.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.66.1,<5.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0,<15.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	matplotlib	`>=3.7.5,<4.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	seaborn	`>=0.13.0,<0.14.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	black	`==25.11.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	grpcio-tools	`==1.70.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	mypy-protobuf	`==3.6.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	PyYAML	`>=6.0.2,<7.0.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	grpcio	`>=1.70.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	grpcio-health-checking	`>=1.70.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	protobuf	`>=5.28.0,<7.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	cryptography	`>=46.0.7,<47.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pycryptodome	`>=3.18.0,<4.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	iterators	`>=0.0.2,<0.0.3`	framework/pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.13.0,<0.21.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	uv	`>=0.11.15,<0.12.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	tomli	`>=2.0.1,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	tomli-w	`>=1.0.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pathspec	`>=1.0.4,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	prompt-toolkit	`>=3.0.52,<4.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0,<15.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0.2,<7.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.33.0,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1,<1.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	click	`>=8.0.0,<9.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	packaging	`>=24.0,<26.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	SQLAlchemy	`>=2.0.45,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	alembic	`>=1.18.1,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.49.0,<0.50.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.138.0,<0.139.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	starlette	`>=1.3.1,<1.4.0`	framework/pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.000

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 96 direkte und 904 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	alembic	`1.18.4`	direkt
PyPI	alembic	`1.18.5`	direkt
PyPI	black	`—`	direkt
PyPI	black	`23.1.0`	direkt
PyPI	black	`24.2.0`	direkt
PyPI	black	`24.3.0`	direkt
PyPI	black	`25.11.0`	direkt
PyPI	click	`8.1.8`	direkt
PyPI	click	`8.3.1`	direkt
PyPI	click	`8.4.2`	direkt
PyPI	cryptography	`—`	direkt
PyPI	cryptography	`41.0.7`	direkt
PyPI	cryptography	`42.0.8`	direkt
PyPI	cryptography	`44.0.3`	direkt
PyPI	cryptography	`46.0.7`	direkt
PyPI	datasets	`—`	direkt
PyPI	datasets	`2.20.0`	direkt
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PyPI	setuptools	`82.0.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`82.0.1`	indirekt
PyPI	setuptools	`83.0.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.2`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.3`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	snowballstemmer	`3.0.1`	indirekt
PyPI	snowballstemmer	`3.1.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.9.1`	indirekt
PyPI	spacy	`3.8.7`	indirekt
PyPI	speechbrain	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-argparse	`0.4.0`	indirekt
PyPI	sphinx-basic-ng	`1.0.0b2`	indirekt
PyPI	sphinx-click	`6.0.0`	indirekt
PyPI	sphinx-copybutton	`0.5.2`	indirekt
PyPI	sphinx-design	`0.6.1`	indirekt
PyPI	sphinx-intl	`2.2.0`	indirekt
PyPI	sphinx-reredirects	`0.1.5`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-mermaid	`0.9.2`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-youtube	`1.4.1`	indirekt
PyPI	sphinxext-opengraph	`0.9.1`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.5`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	sympy	`1.13.3`	indirekt
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	tabulate	`0.10.0`	indirekt
PyPI	taplo	`0.9.3`	indirekt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirekt
PyPI	tensorboard	`—`	indirekt
PyPI	tensorboard	`2.14.1`	indirekt
PyPI	tensorboard	`2.18.0`	indirekt
PyPI	tensorboard	`2.20.0`	indirekt
PyPI	tensorboard-data-server	`0.7.2`	indirekt
PyPI	tensorflow	`—`	indirekt
PyPI	tensorflow	`2.14.0`	indirekt
PyPI	tensorflow	`2.20.0`	indirekt
PyPI	tensorflow-cpu	`—`	indirekt
PyPI	tensorflow-cpu	`2.20.0`	indirekt
PyPI	tensorflow-estimator	`2.14.0`	indirekt
PyPI	tensorflow-io-gcs-filesystem	`0.34.0`	indirekt
PyPI	tensorflow-io-gcs-filesystem	`0.37.1`	indirekt
PyPI	tensorflow-macos	`—`	indirekt
PyPI	tensorrt	`8.5.3.1`	indirekt
PyPI	termcolor	`3.1.0`	indirekt
PyPI	termcolor	`3.3.0`	indirekt
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.5.0`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tifffile	`2023.7.10`	indirekt
PyPI	tinycss2	`1.4.0`	indirekt
PyPI	tld	`0.13.2`	indirekt
PyPI	tokenize-rt	`6.2.0`	indirekt
PyPI	toml	`0.10.2`	indirekt
PyPI	tomlkit	`0.14.0`	indirekt
PyPI	tomlkit	`0.15.1`	indirekt
PyPI	torch	`—`	indirekt
PyPI	torch	`2.1.1`	indirekt
PyPI	torch	`2.10.0`	indirekt
PyPI	torch	`2.12.0`	indirekt
PyPI	torch	`2.4.1`	indirekt
PyPI	torch	`2.8.0`	indirekt
PyPI	torchcodec	`0.10.0`	indirekt
PyPI	torchmetrics	`—`	indirekt
PyPI	torchmetrics	`1.6.1`	indirekt
PyPI	torchvision	`—`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.11.2`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.16.1`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.23.0`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.25.0`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.27.0`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.5`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.6`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.7`	indirekt
PyPI	trafilatura	`2.1.0`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.15.1`	indirekt
PyPI	transformers	`—`	indirekt
PyPI	transformers	`4.53.0`	indirekt
PyPI	triton	`2.0.0`	indirekt
PyPI	triton	`2.1.0`	indirekt
PyPI	triton	`3.0.0`	indirekt
PyPI	triton	`3.4.0`	indirekt
PyPI	triton	`3.6.0`	indirekt
PyPI	triton	`3.7.0`	indirekt
PyPI	trl	`0.8.1`	indirekt
PyPI	trove-classifiers	`2026.1.14.14`	indirekt
PyPI	twine	`6.2.0`	indirekt
PyPI	typer-slim	`0.21.1`	indirekt
PyPI	types-dataclasses	`0.6.6`	indirekt
PyPI	types-docutils	`0.22.3.20251115`	indirekt
PyPI	types-protobuf	`5.29.1.20250403`	indirekt
PyPI	types-protobuf	`6.32.1.20260221`	indirekt
PyPI	types-pyyaml	`6.0.12.20250915`	indirekt
PyPI	types-requests	`—`	indirekt
PyPI	types-requests	`2.27.7`	indirekt
PyPI	types-requests	`2.31.0.20240125`	indirekt
PyPI	types-requests	`2.33.0.20260518`	indirekt
PyPI	types-setuptools	`80.9.0.20250822`	indirekt
PyPI	types-setuptools	`82.0.0.20260210`	indirekt
PyPI	types-six	`—`	indirekt
PyPI	types-six	`1.17.0.20260518`	indirekt
PyPI	types-urllib3	`1.26.25.14`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.13.2`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.3`	indirekt
PyPI	tzlocal	`5.3.1`	indirekt
PyPI	uri-template	`1.3.0`	indirekt
PyPI	uritemplate	`4.2.0`	indirekt
PyPI	url-normalize	`2.2.1`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.2.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uuid7	`0.1.0`	indirekt
PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirekt
PyPI	virtualenv	`—`	indirekt
PyPI	virtualenv	`20.36.1`	indirekt
PyPI	virtualenv	`20.39.1`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.1.0`	indirekt
PyPI	wandb	`—`	indirekt
PyPI	wandb	`0.17.8`	indirekt
PyPI	watchdog	`4.0.2`	indirekt
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.1.1`	indirekt
PyPI	wcmatch	`10.1`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.2`	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	werkzeug	`3.1.6`	indirekt
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirekt
PyPI	wget	`—`	indirekt
PyPI	wget	`3.2`	indirekt
PyPI	wheel	`0.46.3`	indirekt
PyPI	wheel	`0.47.0`	indirekt
PyPI	wheel-filename	`1.4.2`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.12.1`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.14.2`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.1.1`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.2`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.3.0`	indirekt
PyPI	xgboost	`—`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yapf	`—`	indirekt
PyPI	yapf	`0.40.1`	indirekt
PyPI	yarg	`0.1.10`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirekt
PyPI	zipp	`3.20.2`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.1`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:devtool@0.0.2 zieht 5 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
pyyaml	`5.1.1`	direkt	kritisch	6	`5.2b1`
setuptools	`41.0.1`	direkt	hoch	8	`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.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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