Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 09:37 UTC

flyingriverhorse / Skyulf

Stop trusting your pipeline. Verify it; visually on a canvas or in Python. Self-hosted platform + library.

Python · Jupyter Notebook · TypeScriptAGPL-3.0★ 47 Sterne⑂ 7 Forksseit Nov. 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird

#data-orchestration #docker-compose #experiment-tracking #feature-engineering-python #low-code #ml-pipeline #ml-platform-workflow #mlops-workflow #model-deployment #model-registry #react #deep-learning #machine-learning #mlops

flyingriverhorse/Skyulf erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Security (100/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (54/100). Zuletzt vor 3 Tagen 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

MuratPersönliches Konto

7 Follower46 öffentliche Reposseit Dez. 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
PyPI	skyulf-core	0.8.23	3.236	56	vor 4 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

89Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
26.3/36	Commit-Rhythmus — 38/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.476 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.476
human_commit_share	1
days_since_last_push	3
active_weeks_last_year	38

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 86 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,9 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	86
latest_release_tag	v0.8.23
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	4
mean_days_between_releases	0,9

Community & Verbreitung

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

60Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

34Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

27/60	Stars — 47 Stars
6.5/25	Forks — 7 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	7
stars	47
watchers	1
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 (AGPL-3.0)
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	15
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	app.codacy.com, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

46.8/80	Downloads pro Monat — 3.236 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	skyulf-core
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	3.236
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
2.7/13.5	Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	2
top_contributor_share	0,999

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/42	Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
13.5/30	PR-Annahme — 69/153 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	69
open_issues	1
closed_issues	6
prs_merged_7d	4
prs_decided_7d	4
prs_merged_30d	25
prs_decided_30d	25
issue_closed_ratio	0,857
closed_unmerged_prs	84
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

51Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
6.5/25	Reichweite des Inhabers — 7 Follower von flyingriverhorse
24.2/25	Kontohistorie — 46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	7
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	flyingriverhorse
public_repos	46
account_age_days	2.470

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 4 Tagen
20/20	Versionshistorie — 56 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	skyulf-core
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 13 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — .eslintrc.cjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
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

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.skyulf.com/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 14 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	data-orchestration, docker-compose, experiment-tracking, feature-engineering-python, low-code, ml-pipeline, ml-platform-workflow, mlops-workflow, model-deployment, model-registry, react, deep-learning, machine-learning, mlops
has_wiki	nein
homepage	https://www.skyulf.com/
docs_site	https://www.skyulf.com/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

100Außergewöhnlich · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25	Dependabot-Konfiguration
0/25	Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
20/20	CodeQL-Workflow

Verwendete Eingangsdaten

source	file_signals
lockfiles	package-lock.json, uv.lock
manifests	package.json, pyproject.toml, requirements-ci.txt, requirements-dev.txt, requirements-docs.txt, requirements-geo.txt, requirements-nlp.txt, requirements.txt, skyulf-core/pyproject.toml, skyulf-core/setup.py
has_codeql_workflow	ja
has_security_policy	ja
has_dependabot_config	ja

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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	26
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:skyulf-core@0.8.23 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 80 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,8
agent_instruction_files	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	8.653

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

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — .eslintrc.cjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — frontend/ml-canvas/tsconfig.json, skyulf-core/skyulf/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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	package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	frontend/ml-canvas/tsconfig.json, skyulf-core/skyulf/py.typed
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (frontend/ml-canvas/tsconfig.json, skyulf-core/skyulf/py.typed)
54.4/55	Handhabbare Dateigrößen — 20/1.733 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.686.942
source_files_sampled	1.733
oversized_source_files	20

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

47GitHub-Sterne

2Mitwirkende

1.476Commits, letzte 12 Monate

3Tage seit letztem Push

86Releases

1Bus-Faktor

1offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'skyulf' from its registry
OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 7 ⇿

0Sterne

7Forks

40Releases

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 5Patch 35

Direkte Abhängigkeiten 46

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	aiofiles	`>=24.1.0`	pyproject.toml
PyPI	aiohttp	`>=3.13.4,<4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	aiosqlite	`>=0.19.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	asyncpg	`>=0.29.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	celery	`>=5.4.0,<6.0.0`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.104.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.25.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.24.0`	pyproject.toml
PyPI	orjson	`>=3.9.0`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=2.0.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	polars	`>=1.43.2`	pyproject.toml
PyPI	pyarrow	`>=23.0.1`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.4.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic-settings	`>=2.0.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`>=1.2.2,<2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	python-multipart	`>=0.0.27`	pyproject.toml
PyPI	redis	`>=5.0.0,<6.0.0`	pyproject.toml
PyPI	scikit-learn	`>=1.8.0,<2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	joblib	`>=1.3.0`	pyproject.toml
PyPI	imbalanced-learn	`>=0.14.1,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`>=1.10.0,<2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	statsmodels	`>=0.14.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	sqlalchemy	`>=2.0.0,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.24.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	xgboost	`>=2.1.4`	pyproject.toml
PyPI	lightgbm	`>=4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	shap	`>=0.46.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	optuna	`>=4.0,<5`	pyproject.toml
PyPI	optuna-integration	`>=4.0,<5`	pyproject.toml
PyPI	skyulf-core	`>=0.5.0`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=13.0.0`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.67.1`	pyproject.toml
PyPI	cmaes	`>=0.10`	pyproject.toml
PyPI	causal-learn	`>=0.1.3.0`	pyproject.toml
PyPI	boto3	`>=1.34.0`	pyproject.toml
PyPI	s3fs	`>=2023.12.0`	pyproject.toml
PyPI	patsy	`>=0.5.0,<1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	slowapi	`>=0.1.9`	pyproject.toml
PyPI	sentry-sdk	`>=2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	xlsx2csv	`>=0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	openpyxl	`>=3.1.0`	pyproject.toml
PyPI	rapidfuzz	`>=3.6.1,<4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	vadersentiment	`>=3.3.2,<4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	ty	`>=0.0.55`	pyproject.toml
PyPI	sentence-transformers	`>=2.2.0`	pyproject.toml
PyPI	pre-commit	`>=4.3.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.462

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 105 direkte und 1.357 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	aiofiles	`—`	direkt
PyPI	aiofiles	`24.1.0`	direkt
PyPI	aiohttp	`—`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	direkt
PyPI	aiosqlite	`—`	direkt
PyPI	aiosqlite	`0.21.0`	direkt
PyPI	asyncpg	`—`	direkt
PyPI	asyncpg	`0.30.0`	direkt
PyPI	boto3	`—`	direkt
PyPI	boto3	`1.43.0`	direkt
PyPI	causal-learn	`—`	direkt
PyPI	causal-learn	`0.1.4.5`	direkt
PyPI	celery	`—`	direkt
PyPI	celery	`5.5.3`	direkt
PyPI	cmaes	`—`	direkt
PyPI	cmaes	`0.13.0`	direkt
PyPI	fastapi	`—`	direkt
PyPI	fastapi	`0.138.2`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	imbalanced-learn	`—`	direkt
PyPI	imbalanced-learn	`0.12.4`	direkt
PyPI	imbalanced-learn	`0.14.0`	direkt
PyPI	imbalanced-learn	`0.14.1`	direkt
PyPI	joblib	`—`	direkt
PyPI	joblib	`1.5.2`	direkt
PyPI	joblib	`1.5.3`	direkt
PyPI	lightgbm	`—`	direkt
PyPI	lightgbm	`4.6.0`	direkt
PyPI	numpy	`—`	direkt
PyPI	numpy	`1.26.4`	direkt
PyPI	numpy	`2.0.2`	direkt
PyPI	numpy	`2.2.6`	direkt
PyPI	numpy	`2.3.5`	direkt
PyPI	openpyxl	`—`	direkt
PyPI	openpyxl	`3.1.5`	direkt
PyPI	optuna	`—`	direkt
PyPI	optuna	`4.5.0`	direkt
PyPI	optuna	`4.6.0`	direkt
PyPI	optuna-integration	`—`	direkt
PyPI	optuna-integration	`4.5.0`	direkt
PyPI	optuna-integration	`4.6.0`	direkt
PyPI	orjson	`—`	direkt
PyPI	orjson	`3.11.9`	direkt
PyPI	pandas	`—`	direkt
PyPI	pandas	`2.3.2`	direkt
PyPI	pandas	`2.3.3`	direkt
PyPI	patsy	`—`	direkt
PyPI	patsy	`0.5.6`	direkt
PyPI	polars	`—`	direkt
PyPI	polars	`1.36.1`	direkt
PyPI	polars	`1.44.1`	direkt
PyPI	pre-commit	`—`	direkt
PyPI	pre-commit	`4.3.0`	direkt
PyPI	pyarrow	`—`	direkt
PyPI	pyarrow	`24.0.0`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.11.9`	direkt
PyPI	pydantic	`2.12.5`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`—`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`2.10.1`	direkt
PyPI	python-dotenv	`—`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	direkt
PyPI	python-multipart	`—`	direkt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	direkt
PyPI	rapidfuzz	`—`	direkt
PyPI	rapidfuzz	`3.14.3`	direkt
PyPI	redis	`—`	direkt
PyPI	redis	`5.2.1`	direkt
PyPI	rich	`—`	direkt
PyPI	rich	`14.2.0`	direkt
PyPI	s3fs	`—`	direkt
PyPI	s3fs	`2026.4.0`	direkt
PyPI	scikit-learn	`—`	direkt
PyPI	scikit-learn	`1.6.1`	direkt
PyPI	scikit-learn	`1.7.2`	direkt
PyPI	scikit-learn	`1.8.0`	direkt
PyPI	scipy	`—`	direkt
PyPI	scipy	`1.13.1`	direkt
PyPI	scipy	`1.15.3`	direkt
PyPI	scipy	`1.16.3`	direkt
PyPI	sentence-transformers	`—`	direkt
PyPI	sentence-transformers	`5.5.1`	direkt
PyPI	sentry-sdk	`—`	direkt
PyPI	sentry-sdk	`2.61.1`	direkt
PyPI	shap	`—`	direkt
PyPI	shap	`0.49.1`	direkt
PyPI	slowapi	`—`	direkt
PyPI	slowapi	`0.1.9`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`—`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.43`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.45`	direkt
PyPI	statsmodels	`—`	direkt
PyPI	statsmodels	`0.14.6`	direkt
PyPI	tqdm	`4.67.1`	direkt
PyPI	ty	`—`	direkt
PyPI	ty	`0.0.75`	direkt
PyPI	uvicorn	`—`	direkt
PyPI	uvicorn	`0.35.0`	direkt
PyPI	vadersentiment	`—`	direkt
PyPI	vadersentiment	`3.3.2`	direkt
PyPI	xgboost	`—`	direkt
PyPI	xgboost	`3.0.5`	direkt
PyPI	xlsx2csv	`—`	direkt
PyPI	xlsx2csv	`0.8.6`	direkt
npm	@adobe/css-tools	`4.4.4`	indirekt
npm	@alloc/quick-lru	`5.2.0`	indirekt
npm	@antfu/install-pkg	`1.1.0`	indirekt
npm	@asamuzakjp/css-color	`3.2.0`	indirekt
npm	@axe-core/playwright	`4.11.2`	indirekt
npm	@babel/code-frame	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/compat-data	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/core	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/generator	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-compilation-targets	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-globals	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-module-imports	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-module-transforms	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-plugin-utils	`7.27.1`	indirekt
npm	@babel/helper-string-parser	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-validator-identifier	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-validator-option	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helpers	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/parser	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/plugin-transform-react-jsx-self	`7.27.1`	indirekt
npm	@babel/plugin-transform-react-jsx-source	`7.27.1`	indirekt
npm	@babel/runtime	`7.29.2`	indirekt
npm	@babel/template	`7.29.7`	indirekt
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npm	@babel/types	`7.29.7`	indirekt
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PyPI	pre-commit-hooks	`6.0.0`	indirekt
PyPI	prometheus-client	`0.23.1`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirekt
PyPI	propcache	`0.3.2`	indirekt
PyPI	psutil	`5.9.8`	indirekt
PyPI	psycopg2-binary	`2.9.10`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirekt
PyPI	py-cpuinfo	`9.0.0`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.4`	indirekt
PyPI	pycparser	`2.23`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.33.2`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.41.5`	indirekt
PyPI	pydot	`4.0.1`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pyogrio	`0.12.1`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.2.4`	indirekt
PyPI	pyproj	`—`	indirekt
PyPI	pyproj	`3.6.1`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.2.0`	indirekt
PyPI	pyscan-rs	`—`	indirekt
PyPI	pyscan-rs	`2.1.3`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`—`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-benchmark	`—`	indirekt
PyPI	pytest-benchmark	`5.2.3`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`—`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`4.1.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.5.1`	indirekt
PyPI	python-jose	`3.5.0`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.0.0`	indirekt
PyPI	pytz	`2025.2`	indirekt
PyPI	pywin32-ctypes	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pywinpty	`3.0.2`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.2`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirekt
PyPI	readme-renderer	`44.0`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.5.9`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	indirekt
PyPI	rfc3339-validator	`0.1.4`	indirekt
PyPI	rfc3986	`2.0.0`	indirekt
PyPI	rfc3986-validator	`0.1.1`	indirekt
PyPI	rfc3987-syntax	`1.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.28.0`	indirekt
PyPI	rsa	`4.9.1`	indirekt
PyPI	rtree	`—`	indirekt
PyPI	rtree	`1.4.1`	indirekt
PyPI	ruamel-yaml	`0.19.1`	indirekt
PyPI	ruff	`—`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.16`	indirekt
PyPI	s3transfer	`0.17.1`	indirekt
PyPI	safetensors	`0.8.0`	indirekt
PyPI	safety	`—`	indirekt
PyPI	seaborn	`—`	indirekt
PyPI	seaborn	`0.13.2`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.3.3`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.5.0`	indirekt
PyPI	send2trash	`1.8.3`	indirekt
PyPI	setuptools	`—`	indirekt
PyPI	setuptools	`83.0.0`	indirekt
PyPI	shapely	`—`	indirekt
PyPI	shapely	`2.0.7`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	sklearn-compat	`0.1.5`	indirekt
PyPI	skyulf	`0.8.23`	indirekt
PyPI	slicer	`0.0.8`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	sortedcontainers	`2.4.0`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.9.2`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	starlette	`1.3.1`	indirekt
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	syrupy	`—`	indirekt
PyPI	syrupy	`5.3.1`	indirekt
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tinycss2	`1.4.0`	indirekt
PyPI	tokenizers	`0.22.2`	indirekt
PyPI	tomli	`2.3.0`	indirekt
PyPI	torch	`2.13.0`	indirekt
PyPI	tornado	`6.5.8`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirekt
PyPI	transformers	`5.10.2`	indirekt
PyPI	triton	`3.7.1`	indirekt
PyPI	twine	`—`	indirekt
PyPI	twine	`6.2.0`	indirekt
PyPI	typer	`0.26.7`	indirekt
PyPI	types-python-dateutil	`2.9.0.20250822`	indirekt
PyPI	types-pyyaml	`—`	indirekt
PyPI	types-requests	`—`	indirekt
PyPI	types-setuptools	`—`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
PyPI	uri-template	`1.3.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uvloop	`0.21.0`	indirekt
PyPI	vine	`5.1.0`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.7.1`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.1.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.2.13`	indirekt
PyPI	webcolors	`25.10.0`	indirekt
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirekt
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	widgetsnbextension	`4.0.15`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.20.1`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:skyulf-core@0.8.23 zieht 26 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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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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