Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.15.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-19 14:34 UTC

lfnovo / esperanto

A unified interface for various AI model providers

PythonMIT★ 204 Sterne⑂ 43 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#anthropic#embeddings#gemini#langchain#language-model#openai

lfnovo/esperanto erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (36/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Luis NovoPersönliches Konto
1.417 Follower37 öffentliche Reposseit Jan. 2011Supernova Labs

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIesperanto2.25.131.473100vor 0 Tagenaianthropicdeepseekelevenlabsgeminigooglegroqllmmistralopenaiopenrouterspeech-to-texttext-to-speechtransformersx.ai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
20.1/36Commit-Rhythmus — 29/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 170 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year170
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year29

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 66 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 14,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count66
latest_release_tagv2.25.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases14,5
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?

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.4/60Stars — 204 Stars
13.5/25Forks — 43 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks43
stars204
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
60/80Downloads pro Monat — 31.473 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesesperanto
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31.473
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)

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 91 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,912

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
31.7/42Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
27.1/30PR-Annahme — 130/144 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/30 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs130
open_issues25
closed_issues77
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,755
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
22.7/25Reichweite des Inhabers — 1.417 Follower von lfnovo
23.5/25Kontohistorie — 37 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.417
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginlfnovo
public_repos37
account_age_days5.656
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 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 100 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesesperanto
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 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_configja

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsanthropic, embeddings, gemini, langchain, language-model, openai
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

36Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 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
1.5/7.5Code-Review — Found 7/30 approved changesets -- score normalized to 2
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 29 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
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md, src/esperanto/common_types/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/embedding/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/llm/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/reranker/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/stt/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/tts/CLAUDE.md, src/esperanto/utils/CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesCLAUDE.md, src/esperanto/common_types/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/embedding/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/llm/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/reranker/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/stt/CLAUDE.md, src/esperanto/providers/tts/CLAUDE.md, src/esperanto/utils/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12.896
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — src/esperanto/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
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_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/esperanto/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/esperanto/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/189 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes51.195
source_files_sampled189
oversized_source_files0

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

204GitHub-Sterne
9Mitwirkende
170Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
66Releases
1Bus-Faktor
25offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10
3.6Gesamtwert

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 · 2026-07-19 14:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 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
2Code-ReviewFound 7/30 approved changesets -- score normalized to 2
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 29 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 198

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 196 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIaccelerate1.12.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.76.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcohere5.21.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.13.1indirekt
PyPIcryptography46.0.3indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.4indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.3.3indirekt
PyPIdebugpy1.8.19indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIeinops0.8.1indirekt
PyPIesperanto2.25.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastavro1.12.2indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIfiletype1.2.0indirekt
PyPIfsspec2026.1.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.47.0indirekt
PyPIgoogle-genai1.60.0indirekt
PyPIgroq0.37.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub0.36.0indirekt
PyPIid1.5.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.1.0indirekt
PyPIipython8.38.0indirekt
PyPIipython9.9.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.12.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlangchain1.2.6indirekt
PyPIlangchain-anthropic1.3.1indirekt
PyPIlangchain-cohere0.6.0indirekt
PyPIlangchain-core1.4.7indirekt
PyPIlangchain-deepseek1.0.1indirekt
PyPIlangchain-google-genai4.2.0indirekt
PyPIlangchain-groq1.1.1indirekt
PyPIlangchain-mistralai1.1.1indirekt
PyPIlangchain-ollama1.0.1indirekt
PyPIlangchain-openai1.1.7indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.17indirekt
PyPIlanggraph1.0.6indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.0.0indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.0.6indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.3.3indirekt
PyPIlangsmith0.6.4indirekt
PyPIlibrt0.7.8indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInh30.3.2indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.1indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirekt
PyPIollama0.6.1indirekt
PyPIopenai2.15.0indirekt
PyPIorjson3.11.5indirekt
PyPIormsgpack1.12.2indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpathspec1.0.3indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpyasn10.6.2indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.1indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.1.15indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIresponses0.25.8indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIruff0.14.13indirekt
PyPIsafetensors0.7.0indirekt
PyPIscikit-learn1.7.2indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.17.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsentence-transformers5.2.0indirekt
PyPIsetuptools80.10.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItenacity9.1.2indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItiktoken0.12.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItorch2.10.0indirekt
PyPItornado6.5.4indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItransformers4.57.6indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItypes-jsonschema4.26.0.20260408indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
PyPItypes-requests2.32.4.20260107indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuuid-utils0.14.0indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwcwidth0.3.0indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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