Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 14:09 UTC

langchain-ai / langchain-pinecone

Build LangChain applications with Pinecone

PythonMIT★ 28 Sterne⑂ 17 Forksseit Feb. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

langchain-ai/langchain-pinecone erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Security (76/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (68/100). Zuletzt vor 14 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LangChainOrganisation
22.407 Follower261 öffentliche Reposseit März 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIlangchain-pinecone0.2.13564.06827vor 318 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

70Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 14 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
15.4/18Commit-Volumen — 51 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_year51
human_commit_share0,819
days_since_last_push14
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 14 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 318 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 23,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count14
latest_release_taglibs/pinecone/v0.2.13
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release318
mean_days_between_releases23,1
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
23.2/60Stars — 28 Stars
10/25Forks — 17 Forks
3.3/15Watcher — 5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks17
stars28
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
76.7/80Downloads pro Monat — 564.068 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslangchain-pinecone
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads564.068
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 31 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled12
top_contributor_share0,312

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
34.6/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 99/109 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/22 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs99
open_issues6
closed_issues28
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,824
closed_unmerged_prs10
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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 22.407 Follower von langchain-ai
20.1/25Kontohistorie — 261 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers22.407
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginlangchain-ai
public_repos261
account_age_days1.295

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 318 Tagen
20/20Versionshistorie — 27 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslangchain-pinecone
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish318

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

69Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — libs/pinecone/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

76Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

70Gut
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
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/22 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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_packages54
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:langchain-pinecone@0.2.13 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 54 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.

74Gut · 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 — 76 von 77 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,987
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — libs/pinecone/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — libs/pinecone/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — libs/pinecone/langchain_pinecone/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
8.5/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 94 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 17 der letzten 94 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_fileslibs/pinecone/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configslibs/pinecone/langchain_pinecone/py.typed
agent_commit_share0,043
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,181

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (libs/pinecone/langchain_pinecone/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/26 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes46.904
source_files_sampled26
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

28GitHub-Sterne
12Mitwirkende
51Commits, letzte 12 Monate
14Tage seit letztem Push
14Releases
2Bus-Faktor
6offene Issues
—Paket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 17 ⇿
0Sterne
17Forks
13Releases

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.

0481216201712025-022025-102026-06
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1Gesamtwert

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 · 2026-09-17 14:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/22 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIlangchain-core<2.0.0,>=1.2.11libs/pinecone/pyproject.toml
PyPIpinecone>=6.0.0,<8.0.0libs/pinecone/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4,!=2.0.2libs/pinecone/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0libs/pinecone/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.1libs/pinecone/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 121

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 115 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIlangchain-core1.3.3direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.3.4direkt
PyPIpinecone6.0.2direkt
PyPIpydantic2.11.1direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcodespell2.4.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.2indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.14indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIexecuting2.2.0indirekt
PyPIfreezegun1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.5.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIipykernel6.29.5indirekt
PyPIipython8.35.0indirekt
PyPIipython9.1.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.7.2indirekt
PyPIlangchain-pinecone0.2.13indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.15indirekt
PyPIlangchain-tests1.1.5indirekt
PyPIlangsmith0.8.18indirekt
PyPIloro1.13.1indirekt
PyPImarimo0.23.16indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPImultidict6.3.1indirekt
PyPImypy1.15.0indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPIorjson3.11.6indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIparso0.8.4indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpinecone-plugin-interface0.0.7indirekt
PyPIpip26.2indirekt
PyPIplatformdirs4.3.7indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.51indirekt
PyPIpropcache0.3.1indirekt
PyPIpsutil7.0.0indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
PyPIpydantic-core2.33.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpytest9.1.0indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-benchmark5.2.3indirekt
PyPIpytest-codspeed4.3.0indirekt
PyPIpytest-cov6.3.0indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIpytest-recording0.13.4indirekt
PyPIpytest-socket0.7.0indirekt
PyPIpytest-watcher0.4.3indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32310indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIruff0.11.2indirekt
PyPIsimsimd5.9.11indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIsyrupy5.3.2indirekt
PyPItenacity9.1.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.14.1indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIvcrpy8.2.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.13indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwrapt2.1.1indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIyarl1.18.3indirekt
PyPIzstandard0.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:langchain-pinecone@0.2.13 zieht 54 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.