Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-30 21:10 UTC

livekit / livekit-wakeword

An open-source wake word library for creating voice-enabled applications.

Python · SwiftApache-2.0★ 278 Sterne⑂ 53 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

livekit/livekit-wakeword erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (84/100) ab, am schwächsten bei Security (55/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LiveKitOrganisation · verifizierte Domain

3.544 Follower110 öffentliche Reposseit Aug. 2020

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	livekit-wakeword	0.3.0	13.971	8	vor 0 Tagen	keyword-spotting livekit onnx speech tflite voice wake-word

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

60Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36	Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
16.6/18	Commit-Volumen — 70 Commits im letzten Jahr
2/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	70
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	12

Release-Disziplin

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 1 Releases veröffentlicht
16.2/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 214 Tagen
12.6/27	Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	1
latest_release_tag	v0.1.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	214
mean_days_between_releases	—

Community & Verbreitung

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

56Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

39.6/60	Stars — 278 Stars
14.3/25	Forks — 53 Forks
0/15	Watcher — 2 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	53
stars	278
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	4
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

55.3/80	Downloads pro Monat — 13.971 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	livekit-wakeword
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	13.971
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

22Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.6/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 93 % der Commits
8.1/13.5	Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	6
top_contributor_share	0,93

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

47Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

17.5/42	Issue-Lösungsquote — 42 % der Issues geschlossen
28.4/30	PR-Annahme — 70/74 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/30 approved changesets -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	70
open_issues	7
closed_issues	5
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	2
prs_merged_30d	1
prs_decided_30d	2
issue_closed_ratio	0,417
closed_unmerged_prs	4
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 3.544 Follower von livekit
25/25	Kontohistorie — 110 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	3.544
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	livekit
public_repos	110
account_age_days	2.242

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 8 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	livekit-wakeword
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
0/15	Dokumentations-/Homepage-Site
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 1 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	wakeword
has_wiki	ja
homepage	—
docs_site	—
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5	Code-Review — Found 5/30 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
1.5/7.5	Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5	Vulnerabilities — 120 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	18
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	0
scorecard_aggregate	4,4

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	225
affected_packages	22
assessed_packages	219
unassessed_packages	2
affected_by_severity	critical 4, high 12, moderate 4, low 1, unknown 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 219 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 2 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

80Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.livekit.io/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 70 von 71 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.livekit.io/llms.txt
legible_history_share	0,986
agent_instruction_files	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	6.393

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

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — src/livekit/wakeword/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2.8/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 71 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	src/livekit/wakeword/py.typed
agent_commit_share	0,014
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/livekit/wakeword/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/78 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	25.582
source_files_sampled	78
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	nein
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

278GitHub-Sterne

6Mitwirkende

70Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

1Releases

1Bus-Faktor

7offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:livekit-wakeword@0.3.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 53 ⇿

0Sterne

53Forks

1Releases

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.

Major 0Minor 1Patch 0

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10

4.4Gesamtwert

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 · 2026-09-30 21:10 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1	Code-Review	Found 5/30 approved changesets -- score normalized to 1
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
2	Maintained	3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0	Security-Policy	security policy file not detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0	Vulnerabilities	120 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 2

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	numpy	`>=1.24`	pyproject.toml
PyPI	onnxruntime	`>=1.17`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 221

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 219 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	numpy	`2.4.2`	direkt
PyPI	onnxruntime	`1.24.2`	direkt
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirekt
PyPI	addict	`2.4.0`	indirekt
PyPI	ai-edge-litert	`2.1.5`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.13.5`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	aliyun-python-sdk-core	`2.16.0`	indirekt
PyPI	aliyun-python-sdk-kms	`2.16.5`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.9.3`	indirekt
PyPI	anyascii	`0.3.3`	indirekt
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	argbind	`0.3.9`	indirekt
PyPI	astunparse	`1.6.3`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	audiomentations	`0.43.1`	indirekt
PyPI	audioop-lts	`0.2.2`	indirekt
PyPI	audioread	`3.1.0`	indirekt
PyPI	backports-strenum	`1.3.1`	indirekt
PyPI	brotli	`1.2.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.4`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	cmudict	`1.1.3`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirekt
PyPI	contractions	`0.1.73`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.4`	indirekt
PyPI	crcmod	`1.7`	indirekt
PyPI	cryptography	`46.0.7`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`12.9.4`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.4.0`	indirekt
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirekt
PyPI	datasets	`3.6.0`	indirekt
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirekt
PyPI	dill	`0.3.8`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.17.0`	indirekt
PyPI	editdistance	`0.8.1`	indirekt
PyPI	einops	`0.8.2`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.135.3`	indirekt
PyPI	filelock	`3.24.3`	indirekt
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirekt
PyPI	fonttools	`4.62.0`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2025.3.0`	indirekt
PyPI	funasr	`1.3.1`	indirekt
PyPI	gast	`0.7.0`	indirekt
PyPI	google-pasta	`0.2.0`	indirekt
PyPI	gradio	`6.12.0`	indirekt
PyPI	gradio-client	`2.4.1`	indirekt
PyPI	groovy	`0.1.2`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.81.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	h5py	`3.14.0`	indirekt
PyPI	hatch-vcs	`—`	indirekt
PyPI	hatchling	`—`	indirekt
PyPI	hf-gradio	`0.3.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.4.3`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`1.10.1`	indirekt
PyPI	hydra-core	`1.3.2`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	importlib-resources	`6.5.2`	indirekt
PyPI	inflect	`7.5.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jaconv	`0.5.0`	indirekt
PyPI	jamo	`0.4.1`	indirekt
PyPI	jieba	`0.42.1`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jmespath	`0.10.0`	indirekt
PyPI	joblib	`1.5.3`	indirekt
PyPI	julius	`0.2.7`	indirekt
PyPI	kaldifst	`1.8.0`	indirekt
PyPI	kaldiio	`2.18.1`	indirekt
PyPI	keras	`3.14.1`	indirekt
PyPI	kiwisolver	`1.5.0`	indirekt
PyPI	lazy-loader	`0.4`	indirekt
PyPI	libclang	`18.1.1`	indirekt
PyPI	librosa	`0.11.0`	indirekt
PyPI	librt	`0.8.1`	indirekt
PyPI	llvmlite	`0.46.0`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	matplotlib	`3.10.8`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	ml-dtypes	`0.5.4`	indirekt
PyPI	modelscope	`1.35.4`	indirekt
PyPI	more-itertools	`11.0.2`	indirekt
PyPI	mpmath	`1.3.0`	indirekt
PyPI	msgpack	`1.1.2`	indirekt
PyPI	multidict	`6.7.1`	indirekt
PyPI	multiprocess	`0.70.16`	indirekt
PyPI	mypy	`1.19.1`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	namex	`0.1.0`	indirekt
PyPI	networkx	`3.6.1`	indirekt
PyPI	nltk	`3.9.3`	indirekt
PyPI	numba	`0.64.0`	indirekt
PyPI	numpy-minmax	`0.5.0`	indirekt
PyPI	numpy-rms	`0.6.0`	indirekt
PyPI	nvidia-cublas-cu12	`12.8.4.1`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-cupti-cu12	`12.8.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-nvrtc-cu12	`12.8.93`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-runtime-cu12	`12.8.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cudnn-cu12	`9.10.2.21`	indirekt
PyPI	nvidia-cufft-cu12	`11.3.3.83`	indirekt
PyPI	nvidia-cufile-cu12	`1.13.1.3`	indirekt
PyPI	nvidia-curand-cu12	`10.3.9.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cusolver-cu12	`11.7.3.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cusparse-cu12	`12.5.8.93`	indirekt
PyPI	nvidia-cusparselt-cu12	`0.7.1`	indirekt
PyPI	nvidia-nccl-cu12	`2.27.5`	indirekt
PyPI	nvidia-nvjitlink-cu12	`12.8.93`	indirekt
PyPI	nvidia-nvshmem-cu12	`3.4.5`	indirekt
PyPI	nvidia-nvtx-cu12	`12.8.90`	indirekt
PyPI	omegaconf	`2.3.0`	indirekt
PyPI	onnx	`1.20.1`	indirekt
PyPI	onnx-graphsurgeon	`0.6.1`	indirekt
PyPI	onnx-ir	`0.2.0`	indirekt
PyPI	onnx2tf	`1.28.8`	indirekt
PyPI	onnxscript	`0.6.2`	indirekt
PyPI	opt-einsum	`3.4.0`	indirekt
PyPI	optree	`0.19.1`	indirekt
PyPI	orjson	`3.11.8`	indirekt
PyPI	oss2	`2.19.1`	indirekt
PyPI	packaging	`26.0`	indirekt
PyPI	pandas	`3.0.2`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.0.4`	indirekt
PyPI	pillow	`12.1.1`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.9.2`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pooch	`1.9.0`	indirekt
PyPI	primepy	`1.3`	indirekt
PyPI	pronouncing	`0.2.0`	indirekt
PyPI	propcache	`0.4.1`	indirekt
PyPI	protobuf	`6.33.5`	indirekt
PyPI	psutil	`5.9.8`	indirekt
PyPI	pyahocorasick	`2.3.0`	indirekt
PyPI	pyarrow	`23.0.1`	indirekt
PyPI	pyaudio	`0.2.14`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pycryptodome	`3.23.0`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.12.5`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.41.5`	indirekt
PyPI	pydub	`0.25.1`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pynndescent	`0.6.0`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.0.2`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.3.0`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.0.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.26`	indirekt
PyPI	python-stretch	`0.3.1`	indirekt
PyPI	pytorch-wpe	`0.0.1`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.1.post1`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	regex	`2026.2.19`	indirekt
PyPI	requests	`2.32.5`	indirekt
PyPI	rich	`14.3.3`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.2`	indirekt
PyPI	safehttpx	`0.1.7`	indirekt
PyPI	safetensors	`0.7.0`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`1.8.0`	indirekt
PyPI	scipy	`1.17.1`	indirekt
PyPI	semantic-version	`2.10.0`	indirekt
PyPI	sentencepiece	`0.2.1`	indirekt
PyPI	setuptools	`80.10.2`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	simplejson	`3.20.2`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	sng4onnx	`2.0.1`	indirekt
PyPI	sortedcontainers	`2.4.0`	indirekt
PyPI	soundfile	`0.13.1`	indirekt
PyPI	soxr	`0.5.0.post1`	indirekt
PyPI	spaces	`0.48.1`	indirekt
PyPI	standard-aifc	`3.13.0`	indirekt
PyPI	standard-chunk	`3.13.0`	indirekt
PyPI	standard-sunau	`3.13.0`	indirekt
PyPI	starlette	`1.0.0`	indirekt
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	tensorboardx	`2.6.5`	indirekt
PyPI	tensorflow	`2.21.0`	indirekt
PyPI	termcolor	`3.3.0`	indirekt
PyPI	textsearch	`0.0.24`	indirekt
PyPI	tf-keras	`2.21.0`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tokenizers	`0.22.2`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.0`	indirekt
PyPI	tomlkit	`0.14.0`	indirekt
PyPI	torch	`2.10.0`	indirekt
PyPI	torch-audiomentations	`0.12.0`	indirekt
PyPI	torch-complex	`0.4.4`	indirekt
PyPI	torch-pitch-shift	`1.2.5`	indirekt
PyPI	torchaudio	`2.10.0`	indirekt
PyPI	torchcodec	`0.11.0`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.67.3`	indirekt
PyPI	transformers	`5.5.3`	indirekt
PyPI	triton	`3.6.0`	indirekt
PyPI	typeguard	`4.5.1`	indirekt
PyPI	typer	`0.24.1`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.1`	indirekt
PyPI	umap-learn	`0.5.12`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.44.0`	indirekt
PyPI	voxcpm	`2.0.2`	indirekt
PyPI	webrtcvad-wheels	`2.0.14`	indirekt
PyPI	wetext	`0.1.2`	indirekt
PyPI	wheel	`0.47.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.1`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 22

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 219 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 22 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 2 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
anyio	`4.12.1`	indirekt	kritisch	2	`4.14.2`
nltk	`3.9.3`	indirekt	kritisch	70	`3.10.3`
onnx	`1.20.1`	indirekt	kritisch	16	`1.22.0`
pillow	`12.1.1`	indirekt	kritisch	36	`12.3.0`
aiohttp	`3.13.5`	indirekt	hoch	28	`3.14.3`
click	`8.3.1`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
cryptography	`46.0.7`	indirekt	hoch	7	`50.0.0`
gradio	`6.12.0`	indirekt	hoch	5	`6.16.0`
hydra-core	`1.3.2`	indirekt	hoch	2	`1.3.4`
keras	`3.14.1`	indirekt	hoch	14	`3.15.0`
msgpack	`1.1.2`	indirekt	hoch	2	`1.2.1`
python-multipart	`0.0.26`	indirekt	hoch	10	`0.0.31`
starlette	`1.0.0`	indirekt	hoch	10	`1.3.1`
torch	`2.10.0`	indirekt	hoch	2	`2.13.0`
transformers	`5.5.3`	indirekt	hoch	2	`5.10.0`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	7	`2.8.0`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
pytest	`9.0.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
requests	`2.32.5`	indirekt	mittel	2	`2.33.0`
setuptools	`80.10.2`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
pygments	`2.19.2`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`
datasets	`3.6.0`	indirekt	unbekannt	1	`5.0.1`

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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.

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Paket-Ökosysteme

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