Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-02 05:10 UTC

jupyterlab / jupyter-ai

An open source extension that connects AI agents to computational notebooks in JupyterLab.

Python · TypeScriptBSD-3-Clause★ 4.388 Sterne⑂ 531 Forksseit Feb. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginwie das ermittelt wird
#jupyter#jupyterlab#jupyterlab-extension#acp#agents

jupyterlab/jupyter-ai erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (66/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

JupyterLabOrganisation · verifizierte Domain
1.607 Follower67 öffentliche Reposseit Okt. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIjupyter_ai3.1.3-118vor 19 Tagenjupyterjupyter-aijupyterlabjupyterlab-extension

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 109 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year109
human_commit_share0,73
days_since_last_push3
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.2.0rc0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases6,3

Community & Verbreitung

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

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
59.1/60Stars — 4.388 Stars
22.7/25Forks — 531 Forks
9.3/15Watcher — 48 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks531
stars4.388
watchers48
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 36 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 62 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 39 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled62
top_contributor_share0,356

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/42Issue-Lösungsquote — 64 % der Issues geschlossen
27/30PR-Annahme — 718/798 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/29 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs718
open_issues287
closed_issues515
prs_merged_7d2
prs_decided_7d3
prs_merged_30d9
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,642
closed_unmerged_prs80
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
23.1/25Reichweite des Inhabers — 1.607 Follower von jupyterlab
25/25Kontohistorie — 67 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.607
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginjupyterlab
public_repos67
account_age_days3.611

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 19 Tagen
20/20Versionshistorie — 118 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjupyter_ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish19

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 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://jupyter-ai.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjupyter, jupyterlab, jupyterlab-extension, acp, agents
has_wikinein
homepagehttps://jupyter-ai.readthedocs.io/
docs_sitehttps://jupyter-ai.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

69Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/29 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 39 contributing companies or organizations
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 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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_packages164
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:jupyter_ai@3.1.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 164 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 70 von 73 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,959
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes8.881

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile, noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesyarn.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/18 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes27.379
source_files_sampled18
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
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

4.388GitHub-Sterne
62Mitwirkende
109Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
100Releases
3Bus-Faktor
287offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'jupyter_ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 531 ⇿
0Sterne
531Forks
100Releases

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.

0100200300400500600527392023-022024-112026-08
Major 1Minor 47Patch 30

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1Gesamtwert

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 · 2026-09-02 05:10 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
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-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/29 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 39 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIjupyterlab_chat>=0.25.0rc0,<0.26.0pyproject.toml
PyPIjupyter_ai_router>=0.1.0rc0,<0.2.0pyproject.toml
PyPIjupyter_ai_persona_manager>=0.2.0rc0,<0.3.0pyproject.toml
PyPIjupyter_ai_chat_commands>=0.0.4,<0.1.0pyproject.toml
PyPIjupyter_ai_acp_client>=0.3.0rc0,<0.4.0pyproject.toml
PyPIjupyter_server_mcp>=0.3.0rc0,<0.4.0pyproject.toml
PyPIjupyter_ai_tools>=0.7.0rc0,<0.8.0pyproject.toml
PyPIjupyterlab_commands_toolkit>=0.2.0rc0,<0.3.0pyproject.toml
PyPIjupyter_live_content>=0.1.1,<0.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 428

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 419 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjupyter-ai-acp-client—direkt
PyPIjupyter-ai-chat-commands—direkt
PyPIjupyter-ai-persona-manager—direkt
PyPIjupyter-ai-router—direkt
PyPIjupyter-ai-tools—direkt
PyPIjupyter-live-content—direkt
PyPIjupyter-server-mcp—direkt
PyPIjupyterlab-chat—direkt
PyPIjupyterlab-commands-toolkit—direkt
npm@antfu/install-pkg1.1.0indirekt
npm@braintree/sanitize-url7.1.2indirekt
npm@chevrotain/types11.1.2indirekt
npm@codemirror/autocomplete6.20.3indirekt
npm@codemirror/commands6.11.0indirekt
npm@codemirror/lang-cpp6.0.3indirekt
npm@codemirror/lang-css6.3.1indirekt
npm@codemirror/lang-html6.4.12indirekt
npm@codemirror/lang-java6.0.2indirekt
npm@codemirror/lang-javascript6.2.5indirekt
npm@codemirror/lang-json6.0.2indirekt
npm@codemirror/lang-markdown6.5.2indirekt
npm@codemirror/lang-php6.0.2indirekt
npm@codemirror/lang-python6.2.1indirekt
npm@codemirror/lang-rust6.0.2indirekt
npm@codemirror/lang-sql6.10.0indirekt
npm@codemirror/lang-wast6.0.2indirekt
npm@codemirror/lang-xml6.1.0indirekt
npm@codemirror/language6.12.4indirekt
npm@codemirror/legacy-modes6.5.3indirekt
npm@codemirror/lint6.9.7indirekt
npm@codemirror/search6.7.1indirekt
npm@codemirror/state6.7.1indirekt
npm@codemirror/view6.43.9indirekt
npm@fortawesome/fontawesome-free5.15.4indirekt
npm@iconify/types2.0.0indirekt
npm@iconify/utils3.1.4indirekt
npm@isaacs/fs-minipass4.0.1indirekt
npm@jupyter/react-components0.16.7indirekt
npm@jupyter/web-components0.16.7indirekt
npm@jupyter/ydoc4.1.1indirekt
npm@jupyterlab/application4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/apputils4.7.3indirekt
npm@jupyterlab/attachments4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/cells4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/codeeditor4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/codemirror4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/console4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/coreutils6.6.3indirekt
npm@jupyterlab/debugger4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/docmanager4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/docregistry4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/documentsearch4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/filebrowser4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/fileeditor4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/galata5.6.3indirekt
npm@jupyterlab/lsp4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/markedparser-extension4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/mermaid4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/nbformat4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/notebook4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/observables5.6.3indirekt
npm@jupyterlab/outputarea4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/rendermime4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/rendermime-interfaces3.14.3indirekt
npm@jupyterlab/services7.6.3indirekt
npm@jupyterlab/settingregistry4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/statedb4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/statusbar4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/toc6.6.3indirekt
npm@jupyterlab/translation4.6.3indirekt
npm@jupyterlab/ui-components4.6.3indirekt
npm@lezer/common1.5.2indirekt
npm@lezer/cpp1.1.6indirekt
npm@lezer/css1.3.6indirekt
npm@lezer/generator1.8.0indirekt
npm@lezer/highlight1.2.3indirekt
npm@lezer/html1.3.13indirekt
npm@lezer/java1.1.3indirekt
npm@lezer/javascript1.5.4indirekt
npm@lezer/json1.0.3indirekt
npm@lezer/lr1.4.10indirekt
npm@lezer/markdown1.7.2indirekt
npm@lezer/php1.0.5indirekt
npm@lezer/python1.1.19indirekt
npm@lezer/rust1.0.2indirekt
npm@lezer/xml1.0.6indirekt
npm@lumino/algorithm2.0.5indirekt
npm@lumino/application2.4.10indirekt
npm@lumino/collections2.0.5indirekt
npm@lumino/commands2.3.4indirekt
npm@lumino/coreutils2.2.3indirekt
npm@lumino/datagrid2.5.8indirekt
npm@lumino/disposable2.1.6indirekt
npm@lumino/domutils2.0.5indirekt
npm@lumino/dragdrop2.1.9indirekt
npm@lumino/keyboard2.0.5indirekt
npm@lumino/messaging2.0.5indirekt
npm@lumino/polling2.1.6indirekt
npm@lumino/properties2.0.5indirekt
npm@lumino/signaling2.1.6indirekt
npm@lumino/virtualdom2.0.5indirekt
npm@lumino/widgets2.9.0indirekt
npm@marijn/find-cluster-break1.0.4indirekt
npm@mermaid-js/layout-elk0.2.3indirekt
npm@mermaid-js/parser1.2.1indirekt
npm@microsoft/fast-colors5.3.1indirekt
npm@microsoft/fast-element1.14.0indirekt
npm@microsoft/fast-foundation2.50.0indirekt
npm@microsoft/fast-web-utilities5.4.1indirekt
npm@playwright/test1.62.1indirekt
npm@rjsf/core5.24.13indirekt
npm@rjsf/utils5.24.13indirekt
npm@stdlib/array0.0.12indirekt
npm@stdlib/assert0.0.12indirekt
npm@stdlib/bigint0.0.11indirekt
npm@stdlib/blas0.0.12indirekt
npm@stdlib/buffer0.0.11indirekt
npm@stdlib/cli0.0.10indirekt
npm@stdlib/complex0.0.12indirekt
npm@stdlib/constants0.0.11indirekt
npm@stdlib/fs0.0.12indirekt
npm@stdlib/math0.0.11indirekt
npm@stdlib/ndarray0.0.13indirekt
npm@stdlib/nlp0.0.11indirekt
npm@stdlib/number0.0.10indirekt
npm@stdlib/os0.0.12indirekt
npm@stdlib/process0.0.12indirekt
npm@stdlib/random0.0.12indirekt
npm@stdlib/regexp0.0.13indirekt
npm@stdlib/stats0.0.13indirekt
npm@stdlib/streams0.0.12indirekt
npm@stdlib/strided0.0.12indirekt
npm@stdlib/string0.0.14indirekt
npm@stdlib/symbol0.0.12indirekt
npm@stdlib/time0.0.14indirekt
npm@stdlib/types0.0.14indirekt
npm@stdlib/utils0.0.12indirekt
npm@types/d37.4.3indirekt
npm@types/d3-array3.2.2indirekt
npm@types/d3-axis3.0.6indirekt
npm@types/d3-brush3.0.6indirekt
npm@types/d3-chord3.0.6indirekt
npm@types/d3-color3.1.3indirekt
npm@types/d3-contour3.0.6indirekt
npm@types/d3-delaunay6.0.4indirekt
npm@types/d3-dispatch3.0.7indirekt
npm@types/d3-drag3.0.7indirekt
npm@types/d3-dsv3.0.7indirekt
npm@types/d3-ease3.0.2indirekt
npm@types/d3-fetch3.0.7indirekt
npm@types/d3-force3.0.10indirekt
npm@types/d3-format3.0.4indirekt
npm@types/d3-geo3.1.1indirekt
npm@types/d3-hierarchy3.1.7indirekt
npm@types/d3-interpolate3.0.4indirekt
npm@types/d3-path3.1.1indirekt
npm@types/d3-polygon3.0.2indirekt
npm@types/d3-quadtree3.0.6indirekt
npm@types/d3-random3.0.4indirekt
npm@types/d3-scale4.0.9indirekt
npm@types/d3-scale-chromatic3.1.0indirekt
npm@types/d3-selection3.0.11indirekt
npm@types/d3-shape3.2.0indirekt
npm@types/d3-time3.0.4indirekt
npm@types/d3-time-format4.0.3indirekt
npm@types/d3-timer3.0.2indirekt
npm@types/d3-transition3.0.9indirekt
npm@types/d3-zoom3.0.8indirekt
npm@types/estree1.0.9indirekt
npm@types/geojson7946.0.16indirekt
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PyPIhatchling—indirekt
PyPIjupyter-ai-jupyternaut—indirekt
PyPIjupyter-ai-litellm—indirekt
PyPIjupyter-ai-magic-commands—indirekt
PyPIjupyter-collaboration—indirekt
PyPIjupyter-server-documents—indirekt
PyPIjupyterlab-notebook-awareness—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:jupyter_ai@3.1.3 zieht 164 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.

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