Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 20:18 UTC

logicalclocks / hopsworks-api

Python SDK to interact with the Hopsworks API

Python · JavaApache-2.0★ 16 Sterne⑂ 31 Forksseit Nov. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

logicalclocks/hopsworks-api erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (16/100). Zuletzt heute aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

HopsworksOrganisation · verifizierte Domain
151 Follower128 öffentliche Reposseit März 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIhopsworks5.2.172.831145vor 5 Tagenhopsworksfeature-storehsfssparkmachine-learningmlopsdataopsmodel-registryhsmlmodelsmlmachine-learning-modelstensorflowpytorch

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 344 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year344
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 27 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count27
latest_release_tag5.1.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases4,1

Community & Verbreitung

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

62Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
19.1/60Stars — 16 Stars
12.3/25Forks — 31 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks31
stars16
watchers9
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
64.8/80Downloads pro Monat — 72.831 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageshopsworks
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads72.831
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?

91Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor — 5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 16 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 32 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled32
top_contributor_share0,164

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.9/42Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 1.074/1.183 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.074
open_issues6
closed_issues35
prs_merged_7d24
prs_decided_7d24
prs_merged_30d59
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,854
closed_unmerged_prs109
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

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
15.7/25Reichweite des Inhabers — 151 Follower von logicalclocks
25/25Kontohistorie — 128 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers151
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginlogicalclocks
public_repos128
account_age_days3.490

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20Versionshistorie — 145 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageshopsworks
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — python/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
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://docs.hopsworks.ai/latest
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://docs.hopsworks.ai/latest
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

16Kritisch · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsjava/pom.xml, locust_benchmark/requirements.txt, python/pyproject.toml
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10.4/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: fsspec 2025.10.0 (high 8.8)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages43
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:hopsworks@5.2.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 43 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .claude/CLAUDE.md, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, python/hopsworks/cli/templates/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/bronze_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/gold_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/silver_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/ml/hops-reqs/references/system_template/AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 97 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,97
agent_instruction_files.claude/CLAUDE.md, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, python/hopsworks/cli/templates/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/bronze_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/gold_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/data/hops-analytics/references/silver_template/AGENTS.md, python/hopsworks/skills/ml/hops-reqs/references/system_template/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes5.094

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — java/beam/pom.xml, java/flink/pom.xml, java/hsfs/pom.xml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — python/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 92 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,92
toolchain_manifestsjava/beam/pom.xml, java/flink/pom.xml, java/hsfs/pom.xml, java/pom.xml, java/spark/pom.xml, utils/java/pom.xml
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.8/55Handhabbare Dateigrößen — 37/905 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes441.747
source_files_sampled905
oversized_source_files37

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — python/hopsworks_common/client/istio/grpc/proto/grpc_predict_v2.proto
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_filespython/hopsworks_common/client/istio/grpc/proto/grpc_predict_v2.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

16GitHub-Sterne
32Mitwirkende
344Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
27Releases
5Bus-Faktor
6offene Issues
Maven, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 31 ⇿
0Sterne
31Forks
14Releases

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.

01325383122022-032024-052026-07
Major 1Minor 3Patch 6

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 31
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
Mavenio.netty:netty-bom4.2.17.Finaljava/pom.xml
Mavenorg.projectlombok:lombok${lombok.version}java/pom.xml
Mavencom.damnhandy:handy-uri-templates${handy.version}java/pom.xml
Mavenorg.json:json${json.version}java/pom.xml
Mavenorg.apache.commons:commons-text${commons-text.version}java/pom.xml
PyPIpyhumps==1.6.1python/pyproject.toml
PyPIrequests—python/pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26,<3python/pyproject.toml
PyPIfurl—python/pyproject.toml
PyPIboto3—python/pyproject.toml
PyPIpandas<2.4.0python/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.3,<2.5.0python/pyproject.toml
PyPIcryptography—python/pyproject.toml
PyPImock—python/pyproject.toml
PyPIavro==1.12.0python/pyproject.toml
PyPIPyMySQL—python/pyproject.toml
PyPItzlocal—python/pyproject.toml
PyPIfsspec<2025.12.0python/pyproject.toml
PyPIretrying—python/pyproject.toml
PyPIhopsworks_aiomysql==0.2.4python/pyproject.toml
PyPIopensearch-py>=1.1.0,<4python/pyproject.toml
PyPItqdm—python/pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.49.1,<2.0.0python/pyproject.toml
PyPIprotobuf>=4.25.4,<7.0.0python/pyproject.toml
PyPIpackaging—python/pyproject.toml
PyPIhopsworks-apigen>=1.0.4,<2.0.0python/pyproject.toml
PyPIclick>=8.1python/pyproject.toml
PyPIpyyaml—python/pyproject.toml
PyPItomli>=2.0python/pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0python/pyproject.toml
PyPIbuild—python/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 97

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 31 direkte und 66 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Mavencom.damnhandy:handy-uri-templates2.1.8direkt
Mavenio.netty:netty-bom4.2.17direkt
Mavenorg.apache.commons:commons-text1.13.1direkt
Mavenorg.json:json20231013direkt
Mavenorg.projectlombok:lombok1.18.36direkt
PyPIavro1.12.0direkt
PyPIboto3—direkt
PyPIbuild—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIfsspec—direkt
PyPIfurl—direkt
PyPIgrpcio—direkt
PyPIhopsworks-aiomysql—direkt
PyPIhopsworks-apigen—direkt
PyPImock—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIopensearch-py—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIprotobuf—direkt
PyPIpyhumps1.6.1direkt
PyPIpymysql—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIretrying—direkt
PyPItomli—direkt
PyPItomli-w—direkt
PyPItqdm—direkt
PyPItzlocal—direkt
PyPIurllib3—direkt
Mavencom.fasterxml.jackson.core:jackson-databind—indirekt
Mavencom.fasterxml.jackson.core:jackson-databind2.13.4.2indirekt
Mavencom.google.guava:guava14.0.1indirekt
Mavencom.google.guava:guava30.1.1-jreindirekt
Mavencom.logicalclocks:hsfs5.3.0-SNAPSHOTindirekt
Mavencom.logicalclocks:hsfs-spark-spark4.1—indirekt
Mavencom.zaxxer:HikariCP4.0.3indirekt
Mavencommons-cli:commons-cli1.10.0indirekt
Mavencommons-io:commons-io2.11.0indirekt
Mavenio.hops:hadoop-client3.4.3.3-EE-RC1indirekt
Mavenio.specto:hoverfly-java0.12.2indirekt
Mavenjavax.xml.bind:jaxb-api2.2.11indirekt
Mavenlog4j:log4j1.2.17indirekt
Mavenmysql:mysql-connector-java8.0.33indirekt
Mavenorg.apache.avro:avro—indirekt
Mavenorg.apache.beam:beam-sdks-java-core2.48.0indirekt
Mavenorg.apache.beam:beam-sdks-java-io-kafka2.48.0indirekt
Mavenorg.apache.flink:flink-avro1.17.1.0indirekt
Mavenorg.apache.flink:flink-connector-kafka1.17.1.0indirekt
Mavenorg.apache.flink:flink-streaming-java1.17.1.0indirekt
Mavenorg.apache.httpcomponents:httpclient4.5.6indirekt
Mavenorg.apache.httpcomponents:httpcore4.4.13indirekt
Mavenorg.apache.kafka:kafka-clients3.4.0indirekt
Mavenorg.apache.kafka:kafka-clients3.9.2indirekt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-assembly-plugin2.4.1indirekt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-checkstyle-plugin3.1.1indirekt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin3.5.0indirekt
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin2.22.0indirekt
Mavenorg.bouncycastle:bcpkix-jdk18on1.81.1indirekt
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-api5.9.1indirekt
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-engine5.9.1indirekt
Mavenorg.mockito:mockito-core4.3.1indirekt
Mavenorg.mockito:mockito-inline4.3.1indirekt
Mavenorg.projectlombok:lombok-maven-plugin1.18.20.0indirekt
Mavenorg.scala-lang:scala-library—indirekt
Mavenorg.scala-tools:maven-scala-plugin2.15.2indirekt
Mavenorg.slf4j:slf4j-api2.0.17indirekt
Mavenorg.slf4j:slf4j-log4j122.0.17indirekt
Mavensoftware.amazon.awssdk:secretsmanager—indirekt
Mavensoftware.amazon.awssdk:ssm—indirekt
Mavensoftware.amazon.awssdk:sts—indirekt
npmtrino-client0.2.9indirekt
PyPIcatboost1.2.10indirekt
PyPIfaker38.2.0indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIgeoip25.2.0indirekt
PyPIhuggingface-hub2.0.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIlangchain-openai1.6.2indirekt
PyPIlocust2.23.1indirekt
PyPImarkupsafe2.0.1indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPIodfpy1.4.1indirekt
PyPIopeninference-instrumentation-langchain0.1.76indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.45.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.45.0indirekt
PyPIpypdf6.19.0indirekt
PyPIpython-docx1.2.0indirekt
PyPIscikit-learn1.6.1indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIsentence-transformers6.1.0indirekt
PyPIstructured-data-models—indirekt
PyPItorch2.14.1+cpuindirekt
PyPItrino0.336.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIxgboost2.1.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:hopsworks@5.2.1 zieht 43 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
fsspec2025.10.0direkthoch22026.6.0

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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