Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 06:07 UTC

kovidgoyal / calibre

The official source code repository for the calibre ebook manager

Python · CGPL-3.0★ 25.953 Sterne⑂ 2.697 Forksseit Mai 2013Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#ebook-manager#calibre#python#ebook#ebooks#ebook-reader#ebook-formats#epub#kindle#epub-generation

kovidgoyal/calibre erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (45/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
gesamt / 100
Exzellent

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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Kovid GoyalPersönliches Konto
5.725 Follower45 öffentliche Reposseit Jan. 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcalibreverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.13.02.3187vor 23 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.604 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.604
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 19,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv9.15.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases19,4

Community & Verbreitung

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

76Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 25.953 Stars
25/25Forks — 2.697 Forks
14.4/15Watcher — 384 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.697
stars25.953
watchers384
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 (GPL-3.0)
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_servicesgithub.com
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

57Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 84 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,835

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
25.9/30PR-Annahme — 2.816/3.264 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 6/9 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.816
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d11
prs_decided_7d14
prs_merged_30d15
prs_decided_30d22
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs448
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
25/25Reichweite des Inhabers — 5.725 Follower von kovidgoyal
24.1/25Kontohistorie — 45 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers5.725
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkovidgoyal
public_repos45
account_age_days5.371
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 6 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

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://calibre-ebook.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsebook-manager, calibre, python, ebook, ebooks, ebook-reader, ebook-formats, epub, kindle, epub-generation
has_wikinein
homepagehttps://calibre-ebook.com
docs_sitehttps://calibre-ebook.com
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.2/2.5CI-Tests — 3 out of 6 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
1.5/7.5Code-Review — Found 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 17 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SAST — SAST tool detected but not 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.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_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:calibre@0.13.0 — 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

11Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
11.3/40Lesbare Commit-Historie — 21 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,212
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 1 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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53/55Handhabbare Dateigrößen — 63/1.697 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes5.169.143
source_files_sampled1.697
oversized_source_files63

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 — recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsrecipes
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

25.953GitHub-Sterne
98Mitwirkende
2.604Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 19 authors (cap 12)
  • pypi package 'calibre' points at a different repository (https://github.com/finite-sample/calibre); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.697 ⇿
0Sterne
2.697Forks
91Releases

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.

1.5001.7502.0002.2502.5002.7502.697192023-022024-122026-09
Major 3Minor 73Patch 15

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 · 2026-09-20 06:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
5CI-Tests3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 17 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 54
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIsix== 1.17.0pyproject.toml
PyPIunrardll== 0.1.7pyproject.toml
PyPIlxml== 6.1.1pyproject.toml
PyPIpychm== 0.8.6pyproject.toml
PyPIhtml5-parser== 0.5.0pyproject.toml
PyPIcss-parser== 1.1.1pyproject.toml
PyPIpython-dateutil== 2.9.0pyproject.toml
PyPIjeepney== 0.9.0pyproject.toml
PyPIdnspython== 2.8.0pyproject.toml
PyPImechanize== 0.4.10pyproject.toml
PyPIfeedparser-sgmllib== 2.0.1pyproject.toml
PyPIfeedparser== 6.0.14pyproject.toml
PyPIMarkdown== 3.10.0pyproject.toml
PyPIhtml2text== 2025.4.15pyproject.toml
PyPIsoupsieve== 2.9pyproject.toml
PyPItyping-extensions== 4.15.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4== 4.14.3pyproject.toml
PyPIregex== 2025.11.3pyproject.toml
PyPIchardet== 5.2.0pyproject.toml
PyPImsgpack== 1.2.1pyproject.toml
PyPIPygments== 2.20.0pyproject.toml
PyPIpycryptodome== 3.23.0pyproject.toml
PyPIapsw== 3.53.2.0pyproject.toml
PyPIwebencodings== 0.5.1pyproject.toml
PyPIhtml5lib== 1.1pyproject.toml
PyPIpillow== 12.3.0pyproject.toml
PyPInetifaces== 0.11.0pyproject.toml
PyPIpsutil== 7.1.3pyproject.toml
PyPIifaddr== 0.2.0pyproject.toml
PyPItexttable== 1.7.0pyproject.toml
PyPImultivolumefile== 0.2.3pyproject.toml
PyPIBrotli== 1.2.0pyproject.toml
PyPIpyppmd== 1.3.1pyproject.toml
PyPIpybcj== 1.0.7pyproject.toml
PyPIinflate64== 1.0.4pyproject.toml
PyPIpy7zr== 1.1.3pyproject.toml
PyPIjaconv== 0.4.1pyproject.toml
PyPIwrapt== 2.0.1pyproject.toml
PyPIDeprecated== 1.3.1pyproject.toml
PyPIpykakasi== 2.3.0pyproject.toml
PyPIzeroconf== 0.149.16pyproject.toml
PyPIfonttools== 4.61.0pyproject.toml
PyPIlxml_html_clean== 0.4.5pyproject.toml
PyPIPyQt6_sip== 13.10.2pyproject.toml
PyPIPyQt6== 6.10.0pyproject.toml
PyPIPyQt6_WebEngine== 6.10.0pyproject.toml
PyPIMacFSEvents== 0.8.4pyproject.toml
PyPIxxhash== 3.6.0pyproject.toml
PyPItzdata== 2026.4pyproject.toml
PyPItzlocal== 5.4.4pyproject.toml
PyPIpystache== 0.6.8pyproject.toml
PyPIapify_fingerprint_datapoints== 0.15.0pyproject.toml
PyPIclick== 8.5.0pyproject.toml
PyPIbrowserforge== 1.2.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 72

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 54 direkte und 18 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIapify-fingerprint-datapoints0.15.0direkt
PyPIapsw3.53.2.0direkt
PyPIbeautifulsoup44.14.3direkt
PyPIbrotli1.2.0direkt
PyPIbrowserforge1.2.4direkt
PyPIchardet5.2.0direkt
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIcss-parser1.1.1direkt
PyPIdeprecated1.3.1direkt
PyPIdnspython2.8.0direkt
PyPIfeedparser6.0.14direkt
PyPIfeedparser-sgmllib2.0.1direkt
PyPIfonttools4.61.0direkt
PyPIhtml2text2025.4.15direkt
PyPIhtml5-parser0.5.0direkt
PyPIhtml5lib1.1direkt
PyPIifaddr0.2.0direkt
PyPIinflate641.0.4direkt
PyPIjaconv0.4.1direkt
PyPIjeepney0.9.0direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPIlxml-html-clean0.4.5direkt
PyPImacfsevents0.8.4direkt
PyPImarkdown3.10.0direkt
PyPImechanize0.4.10direkt
PyPImsgpack1.2.1direkt
PyPImultivolumefile0.2.3direkt
PyPInetifaces0.11.0direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpsutil7.1.3direkt
PyPIpy7zr1.1.3direkt
PyPIpybcj1.0.7direkt
PyPIpychm0.8.6direkt
PyPIpycryptodome3.23.0direkt
PyPIpygments2.20.0direkt
PyPIpykakasi2.3.0direkt
PyPIpyppmd1.3.1direkt
PyPIpyqt66.10.0direkt
PyPIpyqt6-sip13.10.2direkt
PyPIpyqt6-webengine6.10.0direkt
PyPIpystache0.6.8direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0direkt
PyPIregex2025.11.3direkt
PyPIsix1.17.0direkt
PyPIsoupsieve2.9direkt
PyPItexttable1.7.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPItzdata2026.4direkt
PyPItzlocal5.4.4direkt
PyPIunrardll0.1.7direkt
PyPIwebencodings0.5.1direkt
PyPIwrapt2.0.1direkt
PyPIxxhash3.6.0direkt
PyPIzeroconf0.149.16direkt
PyPIbuild1.3.0indirekt
PyPIclang-format—indirekt
PyPIinstaller0.7.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpkgconfig1.5.5indirekt
PyPIply3.11indirekt
PyPIpoetry-core2.2.1indirekt
PyPIpybind113.0.1indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpyqt-builder1.19.1indirekt
PyPIrapydscript-ng—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsetuptools-scm9.2.2indirekt
PyPIsip6.14.0indirekt
PyPIty—indirekt
PyPItypes-lxml—indirekt
PyPIwheel0.46.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:calibre@0.13.0 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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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.