Öffentliches RegisterGut
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 21:23 UTC
fmind / brain-framework
🧠 Brain Framework: from information to informed actions.
fmind/brain-framework erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
78
gesamt / 100Software-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.
78
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Médéric Hurier (Fmind)Persönliches Konto
310 Follower170 öffentliche Reposseit März 2013Fmind.dev
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 | brain-framework | 19.0.1 | 6.174 | 28 | vor 0 Tagen | aiai-agentsagent-memorycontext-engineeringknowledge-managementlocal-firstmcpmodel-context-protocolpythonsecond-brain |
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
72
Entwicklungsaktivität
60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 5.5/36 | Commit-Rhythmus — 8/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 140 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 140 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 8 |
Release-Disziplin
90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 50 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,8 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 50 |
| latest_release_tag | v19.0.1 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 0 |
| mean_days_between_releases | 1,8 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
52
Popularität & Verbreitung
10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
| 9.8/60 | Stars — 5 Stars |
| 0/25 | Forks — 0 Forks |
| 0/15 | Watcher — 0 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 0 |
| stars | 5 |
| watchers | 0 |
| 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 (MIT) |
| 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 | 4 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | ja |
| readme_badge_services | github.com, shields.io |
| has_pull_request_template | ja |
Wie die Bewertung erfolgt
| 50.5/80 | Downloads pro Monat — 6.174 Downloads/Monat über pypi |
| 0/20 | Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | brain-framework |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 6.174 |
| 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?
56
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 |
| 1.4/13.5 | Breite der Beitragenden — 1 Beitragende |
| 3/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3 |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 1 |
| top_contributor_share | 1 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 42/42 | Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen |
| 12.9/30 | PR-Annahme — 3/7 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 3 |
| open_issues | 0 |
| closed_issues | 2 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 1 |
| closed_unmerged_prs | 4 |
| 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.
Wie die Bewertung erfolgt
| 10/30 | Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto |
| 0/20 | Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar |
| 17.9/25 | Reichweite des Inhabers — 310 Follower von fmind |
| 25/25 | Kontohistorie — 170 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 310 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | fmind |
| public_repos | 170 |
| account_age_days | 4.961 |
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 0 Tagen |
| 20/20 | Versionshistorie — 28 veröffentlichte Versionen |
| 20/20 | Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | brain-framework |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | nein |
| min_days_since_publish | 0 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
84
Engineering-Praktiken
80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 4 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | nein |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Dokumentation
90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://fmind.github.io/brain-framework/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 10 Topics |
| 0/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | ai-agents, local-first, mcp, python, knowledge-management, second-brain, agent-memory, ai, context-engineering, model-context-protocol |
| has_wiki | nein |
| homepage | https://fmind.github.io/brain-framework/ |
| docs_site | https://fmind.github.io/brain-framework/ |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
67
Sicherheitslage
59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 2.2/7.5 | Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 0/2.5 | CI-Tests — keine Daten |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0/7.5 | Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 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 |
| 0/7.5 | Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
| 5/5 | Packaging — packaging workflow detected |
| 5/5 | Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned |
| 0/5 | SAST — no SAST tool detected |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 7.5/7.5 | Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege |
| 7.5/7.5 | Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected |
Verwendete Eingangsdaten
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 17 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 1 |
| scorecard_aggregate | 5,9 |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests. 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 | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 83 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| 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. 83 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.
92
AI-Agentenkontext & Leitlinien
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Agentenanweisungen — AGENTS.md, docs/docs/agents.md, examples/brain/AGENTS.md, src/bf/starter/AGENTS.md |
| 15/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://fmind.github.io/brain-framework/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 | ja |
| llms_txt_url | https://fmind.github.io/brain-framework/llms.txt |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | AGENTS.md, docs/docs/agents.md, examples/brain/AGENTS.md, src/bf/starter/AGENTS.md |
| agent_instruction_max_bytes | 16.306 |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — mise.toml |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 11/11 | Statische Typprüfung — src/bf/py.typed |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — 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 |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | uv.lock |
| has_dockerfile | nein |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | mise.toml |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | src/bf/py.typed |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/45 | Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/bf/py.typed) |
| 52.7/55 | Handhabbare Dateigrößen — 5/122 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 91.462 |
| source_files_sampled | 122 |
| oversized_source_files | 5 |
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 |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | examples |
| 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
5GitHub-Sterne
1Mitwirkende
140Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
50Releases
1Bus-Faktor
0offene 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:brain-framework@19.0.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead
Weitere Details
OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert
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).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 3 | Branch-Protection | branch protection is not maximal on development and all release branches |
| k. A. | CI-Tests | no pull request found |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0 | Code-Review | Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 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 |
| 0 | Maintained | project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
| 10 | Packaging | packaging workflow detected |
| 10 | Pinned-Dependencies | all dependencies are pinned |
| 0 | SAST | no SAST tool detected |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| 0 | Signed-Releases | Project has not signed or included provenance with any releases. |
| 10 | Token-Permissions | GitHub workflow tokens follow principle of least privilege |
| 10 | Vulnerabilities | 0 existing vulnerabilities detected |
Direkte Abhängigkeiten 6
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | markdown-it-py | >=4.2.0,<5 | pyproject.toml |
| PyPI | mcp | >=2.1.1,<3 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | >=2.13.5,<3 | pyproject.toml |
| PyPI | pyyaml | >=6.0.3,<7 | pyproject.toml |
| PyPI | rich | >=15.0.0,<16 | pyproject.toml |
| PyPI | typer | >=0.27.2,<1 | pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten 83
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 77 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | markdown-it-py | 4.2.0 | direkt |
| PyPI | mcp | 2.3.0 | direkt |
| PyPI | pydantic | 2.14.1 | direkt |
| PyPI | pyyaml | 6.0.3 | direkt |
| PyPI | rich | 15.0.0 | direkt |
| PyPI | typer | 0.27.3 | direkt |
| Go | github.com/davecgh/go-spew | v1.1.2-0.20180830191138-d8f796af33cc | indirekt |
| Go | github.com/google/jsonschema-go | v0.4.3 | indirekt |
| Go | github.com/itchyny/gojq | v0.12.19 | indirekt |
| Go | github.com/itchyny/timefmt-go | v0.1.8 | indirekt |
| Go | github.com/modelcontextprotocol/go-sdk | v1.7.0 | indirekt |
| Go | github.com/pmezard/go-difflib | v1.0.1-0.20181226105442-5d4384ee4fb2 | indirekt |
| Go | github.com/segmentio/asm | v1.2.1 | indirekt |
| Go | github.com/segmentio/encoding | v0.5.4 | indirekt |
| Go | github.com/urfave/cli/v3 | v3.11.0 | indirekt |
| Go | github.com/yosida95/uritemplate/v3 | v3.0.2 | indirekt |
| Go | github.com/yuin/goldmark | v1.8.5 | indirekt |
| Go | go.yaml.in/yaml/v3 | v3.0.5 | indirekt |
| Go | golang.org/x/mod | v0.40.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/oauth2 | v0.36.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/sync | v0.22.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/sys | v0.47.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/telemetry | v0.0.0-20260824150023-1f5465a7b7fb | indirekt |
| Go | golang.org/x/time | v0.15.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/tools | v0.49.0 | indirekt |
| Go | golang.org/x/vuln | v1.7.0 | indirekt |
| PyPI | annotated-doc | 0.0.5 | indirekt |
| PyPI | annotated-types | 0.8.0 | indirekt |
| PyPI | anyio | 4.15.1 | indirekt |
| PyPI | attrs | 26.1.0 | indirekt |
| PyPI | brain-framework | 19.0.1 | indirekt |
| PyPI | cffi | 2.1.1 | indirekt |
| PyPI | click | 8.5.0 | indirekt |
| PyPI | colorama | 0.4.6 | indirekt |
| PyPI | coverage | 7.16.2 | indirekt |
| PyPI | cryptography | 50.0.2 | indirekt |
| PyPI | deepmerge | 3.0.1 | indirekt |
| PyPI | execnet | 2.1.2 | indirekt |
| PyPI | fastjsonschema | 2.22.2 | indirekt |
| PyPI | h11 | 0.16.0 | indirekt |
| PyPI | httpcore2 | 2.13.1 | indirekt |
| PyPI | httpx2 | 2.13.1 | indirekt |
| PyPI | httpx2-jsfetch | 1.0 | indirekt |
| PyPI | idna | 3.20 | indirekt |
| PyPI | iniconfig | 2.3.1 | indirekt |
| PyPI | jinja2 | 3.1.6 | indirekt |
| PyPI | jsonschema | 4.26.0 | indirekt |
| PyPI | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | indirekt |
| PyPI | markdown | 3.11.1 | indirekt |
| PyPI | markupsafe | 3.0.4 | indirekt |
| PyPI | mcp-types | 2.3.0 | indirekt |
| PyPI | mdurl | 0.1.2 | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-api | 1.45.1 | indirekt |
| PyPI | packaging | 26.3 | indirekt |
| PyPI | pathspec | 1.1.1 | indirekt |
| PyPI | pluggy | 1.7.0 | indirekt |
| PyPI | pycparser | 3.11 | indirekt |
| PyPI | pydantic-core | 2.50.1 | indirekt |
| PyPI | pygments | 2.21.0 | indirekt |
| PyPI | pyjwt | 2.15.1 | indirekt |
| PyPI | pymdown-extensions | 12.3 | indirekt |
| PyPI | pytest | 9.1.1 | indirekt |
| PyPI | pytest-cov | 7.1.0 | indirekt |
| PyPI | pytest-watcher | 0.6.3 | indirekt |
| PyPI | pytest-xdist | 3.8.0 | indirekt |
| PyPI | python-multipart | 0.0.32 | indirekt |
| PyPI | pywin32 | 312 | indirekt |
| PyPI | referencing | 0.37.0 | indirekt |
| PyPI | rpds-py | 2026.9.1 | indirekt |
| PyPI | ruff | 0.17.1 | indirekt |
| PyPI | shellingham | 1.5.4 | indirekt |
| PyPI | sse-starlette | 3.5.0 | indirekt |
| PyPI | starlette | 1.8.0 | indirekt |
| PyPI | tomli | 2.5.0 | indirekt |
| PyPI | trove-classifiers | 2026.9.21.13 | indirekt |
| PyPI | truststore | 0.10.5 | indirekt |
| PyPI | ty | 0.0.89 | indirekt |
| PyPI | typing-extensions | 4.16.0 | indirekt |
| PyPI | typing-inspection | 0.4.4 | indirekt |
| PyPI | uvicorn | 0.54.0 | indirekt |
| PyPI | validate-pyproject | 0.26 | indirekt |
| PyPI | watchdog | 6.0.0 | indirekt |
| PyPI | zensical | 0.0.71 | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 0
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 83 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.
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
Feedback
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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.