Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 12:20 UTC

jfhbrook / pyee

A rough port of Node.js's EventEmitter to Python with a few tricks of its own

PythonMIT★ 431 Sterne⑂ 47 Forksseit Juli 2011Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python#concurrency#async#asyncio#twisted#trio#nodejs#event-emitter#hacktoberfest

jfhbrook/pyee erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (84/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt vor 14 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
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.

77
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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Josh HolbrookPersönliches Konto
520 Follower54 öffentliche Reposseit Feb. 2009

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyee14.0.087.781.63055vor 34 Tageneventsemitternode.jsnodeeventemitterevent-emitter

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

65Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 14 Tagen
9/36Commit-Rhythmus — 13/52 Wochen mit Commits
12.7/18Commit-Volumen — 25 Commits im letzten Jahr
8/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year25
human_commit_share0,7
days_since_last_push14
active_weeks_last_year13

Release-Disziplin

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 8 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 34 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 141,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count8
latest_release_tagv14.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release34
mean_days_between_releases141,9

Community & Verbreitung

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

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.7/60Stars — 431 Stars
13.9/25Forks — 47 Forks
5.6/15Watcher — 11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks47
stars431
watchers11
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_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesreadthedocs.org
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 87.781.630 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyee
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads87.781.630
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 19 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled19
top_contributor_share0,875

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
40.8/42Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
22.6/30PR-Annahme — 103/137 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/9 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs103
open_issues2
closed_issues68
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,971
closed_unmerged_prs34
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.5/25Reichweite des Inhabers — 520 Follower von jfhbrook
24.7/25Kontohistorie — 54 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 17 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers520
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjfhbrook
public_repos54
account_age_days6.412
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 34 Tagen
20/20Versionshistorie — 55 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyee
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish34

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/jfhbrook/public
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, concurrency, async, asyncio, twisted, trio, nodejs, event-emitter, hacktoberfest
has_wikija
homepagehttps://github.com/jfhbrook/public
docs_sitehttps://github.com/jfhbrook/public
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
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
1.2/2.5CI-Tests — 11 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 3/9 approved changesets -- score normalized to 3
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
6/7.5Maintained — 10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
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
0/5Security-Policy — security policy file not 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 — 17 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4

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_packages1
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:pyee@14.0.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 1 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
5.3/40Lesbare Commit-Historie — 7 von 70 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini, pyee/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 30 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini, pyee/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,3

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini, pyee/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/17 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes8.581
source_files_sampled17
oversized_source_files0

Eckdaten

431GitHub-Sterne
19Mitwirkende
25Commits, letzte 12 Monate
14Tage seit letztem Push
8Releases
1Bus-Faktor
2offene 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 ★ / 47 ⇿
0Sterne
47Forks
7Releases

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.

010203040504622011-072019-012026-08
Major 2Minor 2Patch 3

Jeder Punkt umfasst 14 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-09-16 12:19 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests11 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 3/9 approved changesets -- score normalized to 3
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
8Maintained10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
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
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities17 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 125

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 124 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-generator1.10indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIautomat25.4.16indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIbracex2.6indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcachetools7.0.5indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIconstantly23.10.4indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-black0.4.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.0indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIincremental24.11.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython9.11.0indirekt
PyPIipython9.12.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIlibrt0.8.1indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-include-markdown-plugin7.2.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.3indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPIoutcome1.3.0.post0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.4indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyee13.0.1indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21.3indirekt
PyPIpyproject-api1.10.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-trio0.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.1.3indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItornado6.5.5indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItox4.49.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItrio0.33.0indirekt
PyPItrio-typing0.10.0indirekt
PyPItrove-classifiers2026.1.14.14indirekt
PyPItwisted25.5.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvalidate-pyproject0.25indirekt
PyPIvirtualenv21.2.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcmatch10.1indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzope-interface8.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyee@14.0.0 zieht 1 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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Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.