Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 22:26 UTC

harry0703 / MoneyPrinterTurbo

利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.

PythonMIT★ 101.602 Sterne⑂ 15.268 Forksseit März 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#python#tiktok#ai-video-generator#content-creation#ffmpeg#instagram-reels#llm#short-video#subtitles#text-to-speech#video-automation#video-workflow#workflow-automation#youtube-shorts

harry0703/MoneyPrinterTurbo erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (82/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (42/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

71
gesamt / 100
Gut

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.

71
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)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

HarryPersönliches Konto
2.307 Follower9 öffentliche Reposseit Juli 2013

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPImoneyprinterturboverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet1.4.52791vor 794 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 212 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year212
human_commit_share0,97
days_since_last_push2
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 16 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 49 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count16
latest_release_tagv1.3.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases49

Community & Verbreitung

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

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 101.602 Stars
25/25Forks — 15.268 Forks
15/15Watcher — 645 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks15.268
stars101.602
watchers645
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 69 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled69
top_contributor_share0,635

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
41.1/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
17.8/30PR-Annahme — 197/332 entschiedene PRs gemergt
1.9/13Newcomer PR acceptance — 2/14 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs197
open_issues16
closed_issues745
prs_merged_7d2
prs_decided_7d5
prs_merged_30d8
prs_decided_30d49
issue_closed_ratio0,979
closed_unmerged_prs135
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d14

Eigentümerschaft & Trägerschaft

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
24.2/25Reichweite des Inhabers — 2.307 Follower von harry0703
19.3/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.307
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginharry0703
public_repos9
account_age_days4.780
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

65Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, tiktok, ai-video-generator, content-creation, ffmpeg, instagram-reels, llm, short-video, subtitles, text-to-speech, video-automation, video-workflow, workflow-automation, youtube-shorts
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

42Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0.5/2.5CI-Tests — 1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 50 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,5

Abhängigkeits-Advisories

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
14/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: python-multipart 0.0.27 (high 7.5)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories87
affected_packages8
assessed_packages124
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 5, moderate 2
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 124 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.

42Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 86 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,887
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.3/55Handhabbare Dateigrößen — 4/81 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes168.321
source_files_sampled81
oversized_source_files4

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

101.602GitHub-Sterne
69Mitwirkende
212Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
16Releases
1Bus-Faktor
16offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 38 authors (cap 12)
  • pypi package 'moneyprinterturbo' points at a different repository (https://github.com/yanjlee/MoneyPrinterTurbo); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 15.268 ⇿
0Sterne
15.268Forks
1Releases

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.

14.20014.40014.60014.80015.00015.20015.40015.2681132026-072026-072026-08
Major 0Minor 0Patch 1
OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5Gesamtwert

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 · 2026-08-04 22:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
2CI-Tests1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities50 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 21
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImoviepy==2.2.1pyproject.toml
PyPIstreamlit==1.59.1pyproject.toml
PyPIstreamlit-tour==1.1.0pyproject.toml
PyPIedge-tts==7.2.7pyproject.toml
PyPIfastapi==0.136.3pyproject.toml
PyPIuvicorn==0.32.1pyproject.toml
PyPIopenai==2.24.0pyproject.toml
PyPIfaster-whisper==1.1.0pyproject.toml
PyPIloguru==0.7.3pyproject.toml
PyPIdashscope==1.20.14pyproject.toml
PyPIazure-cognitiveservices-speech==1.41.1pyproject.toml
PyPIredis==5.2.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart==0.0.27pyproject.toml
PyPIpyyaml==6.0.3pyproject.toml
PyPIrequests==2.33.1pyproject.toml
PyPIpackaging==24.2pyproject.toml
PyPIsocksio==1.0.0pyproject.toml
PyPIpydub==0.25.1pyproject.toml
PyPIaudioop-lts==0.2.2pyproject.toml
PyPIlitellm==1.86.2pyproject.toml
PyPIgoogle-genai==2.11.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 124

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 103 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaudioop-lts0.2.2direkt
PyPIazure-cognitiveservices-speech1.41.1direkt
PyPIdashscope1.20.14direkt
PyPIedge-tts7.2.7direkt
PyPIfastapi0.136.3direkt
PyPIfaster-whisper1.1.0direkt
PyPIgoogle-genai2.11.0direkt
PyPIlitellm1.86.2direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImoviepy2.2.1direkt
PyPIopenai2.24.0direkt
PyPIpackaging24.2direkt
PyPIpydub0.25.1direkt
PyPIpython-multipart0.0.27direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIredis5.2.0direkt
PyPIrequests2.33.1direkt
PyPIsocksio1.0.0direkt
PyPIstreamlit1.59.1direkt
PyPIstreamlit-tour1.1.0direkt
PyPIuvicorn0.32.1direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaltair5.5.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIav17.0.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.1indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIctranslate24.7.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.3.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.50indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.4.3indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub1.8.0indirekt
PyPIidna3.17indirekt
PyPIimageio2.37.3indirekt
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.13.0indirekt
PyPIjsonschema4.23.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImoneyprinterturbo1.3.3indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPInarwhals2.18.1indirekt
PyPInumpy2.4.4indirekt
PyPIonnxruntime1.24.4indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpillow11.3.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIproglog0.1.12indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIprotobuf5.29.6indirekt
PyPIpyarrow23.0.1indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.12.5indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydeck0.9.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpytz2026.1.post1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.4.4indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.21indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIstarlette1.2.1indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItiktoken0.12.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItwelvelabs1.2.8indirekt
PyPItyper0.26.5indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 8

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 124 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 8 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow11.3.0indirektkritisch3612.3.0
python-multipart0.0.27direkthoch80.0.31
aiohttp3.14.0indirekthoch223.14.3
click8.1.8indirekthoch18.3.3
gitpython3.1.50indirekthoch123.1.57
starlette1.2.1indirekthoch41.3.1
cryptography49.0.0indirektmittel250.0.0
setuptools82.0.1indirektmittel283.0.0

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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