Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 02:26 UTC

jazzband / pip-tools

A set of tools to keep your pinned Python dependencies fresh.

PythonBSD-3-Clause★ 8.008 Sterne⑂ 672 Forksseit Sept. 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#packaging#pip#pip-tools#pip-compile#setuptools#requirements#lockfile#hashes

jazzband/pip-tools erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (95/100) ab, am schwächsten bei Security (47/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

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)
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 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 75 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

JazzbandOrganisation · verifizierte Domain
2.277 Follower76 öffentliche Reposseit Okt. 2015

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpip-tools7.6.116.629.571125vor 16 Tagenpiprequirementspackaging

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
31.8/36Commit-Rhythmus — 46/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 446 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_year446
human_commit_share0,95
days_since_last_push5
active_weeks_last_year46

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 75 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 16 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 122,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count75
latest_release_tagv7.6.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases122,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

95Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 8.008 Stars
23.6/25Forks — 672 Forks
10.9/15Watcher — 94 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks672
stars8.008
watchers94
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 16.629.571 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespip-tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads16.629.571
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?

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 20 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 130 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled98
top_contributor_share0,2

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.7/42Issue-Lösungsquote — 87 % der Issues geschlossen
24/30PR-Annahme — 986/1.235 entschiedene PRs gemergt
1.6/13Newcomer PR acceptance — 1/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs986
open_issues146
closed_issues1.010
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d16
prs_decided_30d26
issue_closed_ratio0,874
closed_unmerged_prs249
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d8

Eigentümerschaft & Trägerschaft

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
24.1/25Reichweite des Inhabers — 2.277 Follower von jazzband
25/25Kontohistorie — 76 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.277
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginjazzband
public_repos76
account_age_days3.970

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 16 Tagen
20/20Versionshistorie — 125 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespip-tools
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish16

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.isort]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pip-tools.rtfd.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, packaging, pip, pip-tools, pip-compile, setuptools, requirements, lockfile, hashes
has_wikinein
homepagehttps://pip-tools.rtfd.io
docs_sitehttps://pip-tools.rtfd.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 130 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — 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
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,3
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier55
security_posture_before_jurisdiction73
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 75 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages7
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:pip-tools@7.6.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

67Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://tox.readthedocs.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 76 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://tox.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,8
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.isort]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — piptools/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspiptools/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (piptools/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 1/71 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes136.420
source_files_sampled71
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

8.008GitHub-Sterne
98Mitwirkende
446Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
75Releases
4Bus-Faktor
146offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 672 ⇿
0Sterne
672Forks
75Releases

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.

012525037550062560592012-092019-092026-08
Major 6Minor 42Patch 27

Jeder Punkt umfasst 13 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

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 · 2026-08-28 02:25 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 130 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbuild>= 1.0.0pyproject.toml
PyPIclick>= 8pyproject.toml
PyPIpip>= 22.2pyproject.toml
PyPIpyproject_hooks—pyproject.toml
PyPItyping_extensions>= 4.6.0pyproject.toml
PyPItomli—pyproject.toml
PyPIsetuptools—pyproject.toml
PyPIwheel—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 92

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 81 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbuild—direkt
PyPIbuild1.5.0direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIpip—direkt
PyPIpip26.1.1direkt
PyPIpyproject-hooks1.2.0direkt
PyPIsetuptools—direkt
PyPIsetuptools83.0.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIwheel0.47.0direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIboltons25.0.0indirekt
PyPIbracex2.6indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick-extra7.5.3indirekt
PyPIcloup3.0.8indirekt
PyPIcolorama—indirekt
PyPIcornice—indirekt
PyPIdeepmerge2.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdjango—indirekt
PyPIdjango-debug-toolbar—indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIenum34—indirekt
PyPIextra-platforms8.0.0indirekt
PyPIfake-direct-runtime-dep—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIflit-core—indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIidna3.16indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIipaddress—indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema—indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImyst-parser5.0.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpbr7.0.3indirekt
PyPIpoetry-core—indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments-ansi-color0.3.0indirekt
PyPIpyramid—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpython-dateutil—indirekt
PyPIpython-levenshtein—indirekt
PyPIpython-memcached—indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq—indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIsentry—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsetuptools-scm9.2.2indirekt
PyPIsimplejson—indirekt
PyPIsix—indirekt
PyPIsmall-fake-a—indirekt
PyPIsmall-fake-a0.1indirekt
PyPIsmall-fake-b—indirekt
PyPIsmall-fake-b0.1indirekt
PyPIsmall-fake-with-unpinned-deps—indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-design0.7.0indirekt
PyPIsphinx-issues5.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-apidoc0.6.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-programoutput0.18indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-towncrier0.5.0a0indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItowncrier25.8.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwcmatch10.1indirekt
PyPIwcwidth0.5.3indirekt
PyPIxmltodict—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pip-tools@7.6.1 zieht 7 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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