Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-13 02:02 UTC

lthoangg / OpenAgentd

The open-source, local-first alternative to Claude Code & Claude Cowork. Run multi-agent AI workflows locally with total privacy and zero cloud lock-in.

Python · TypeScriptApache-2.0★ 212 Sterne⑂ 35 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtDesktop-AnwendungMCP-ServerKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstWeboberflächeBibliothekwie das ermittelt wird

#agents #ai #llm #multi-agent #self-hosted

lthoangg/OpenAgentd erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (86/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (51/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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

Eigentümerschaft

Hoang LePersönliches Konto

23 Follower9 öffentliche Reposseit Dez. 2019

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	openagentd	2.15.0	12.521	282	vor 2 Tagen	agents ai chat fastapi llm self-hosted

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
14.5/36	Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 2.884 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	2.884
human_commit_share	1
days_since_last_push	2
active_weeks_last_year	21

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,5 Tage
8/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v2.15.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	2
mean_days_between_releases	1,5

Community & Verbreitung

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

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

37.7/60	Stars — 212 Stars
12.8/25	Forks — 35 Forks
0/15	Watcher — 0 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	35
stars	212
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

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

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

68Gut

Wie die Bewertung erfolgt

54.6/80	Downloads pro Monat — 12.521 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	openagentd
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	12.521
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?

51Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5	Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

24.1/42	Issue-Lösungsquote — 57 % der Issues geschlossen
27.9/30	PR-Annahme — 305/328 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	305
open_issues	17
closed_issues	23
prs_merged_7d	6
prs_decided_7d	6
prs_merged_30d	19
prs_decided_30d	19
issue_closed_ratio	0,575
closed_unmerged_prs	23
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
9.9/25	Reichweite des Inhabers — 23 Follower von lthoangg
19.3/25	Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	23
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	lthoangg
public_repos	9
account_age_days	2.453

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20	Versionshistorie — 282 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	openagentd
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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	ja

Dokumentation

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/lthoangg/openagentd
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 5 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agents, ai, llm, multi-agent, self-hosted
has_wiki	ja
homepage	https://github.com/lthoangg/openagentd
docs_site	https://github.com/lthoangg/openagentd
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

65Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 4 out of 4 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
0/7.5	Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
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
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
6/7.5	Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2.2/7.5	Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	5,6

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	70
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:openagentd@2.15.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 70 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .openagentd/AGENTS.md, AGENTS.md, app/AGENTS.md, app/agent/AGENTS.md, app/api/AGENTS.md, app/services/AGENTS.md, desktop/AGENTS.md, desktop/src-tauri/AGENTS.md, documents/AGENTS.md, documents/docs/AGENTS.md, experiments/turbovec_docs/AGENTS.md, manual/AGENTS.md, mobile/AGENTS.md, mobile/src-tauri/AGENTS.md, native/shell-core/AGENTS.md, scripts/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, tests/manual/AGENTS.md, web/AGENTS.md, web/src/AGENTS.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	.openagentd/AGENTS.md, AGENTS.md, app/AGENTS.md, app/agent/AGENTS.md, app/api/AGENTS.md, app/services/AGENTS.md, desktop/AGENTS.md, desktop/src-tauri/AGENTS.md, documents/AGENTS.md, documents/docs/AGENTS.md, experiments/turbovec_docs/AGENTS.md, manual/AGENTS.md, mobile/AGENTS.md, mobile/src-tauri/AGENTS.md, native/shell-core/AGENTS.md, scripts/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, tests/manual/AGENTS.md, web/AGENTS.md, web/src/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	5.926

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

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, desktop/Makefile, mobile/Makefile, web/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — web/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht 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	Cargo.lock, uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile, desktop/Makefile, mobile/Makefile, web/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	web/tsconfig.json
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	desktop/src-tauri/Cargo.toml, mobile/src-tauri/Cargo.toml, native/shell-core/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (web/tsconfig.json)
54.5/55	Handhabbare Dateigrößen — 11/1.223 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	126.317
source_files_sampled	1.223
oversized_source_files	11

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20	MCP-Server
0/40	Lauffähige Beispiele

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	—
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

212GitHub-Sterne

1Mitwirkende

2.884Commits, letzte 12 Monate

2Tage seit letztem Push

100Releases

1Bus-Faktor

17offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'openagentd' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
pypi download figures for openagentd carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 35 ⇿

0Sterne

35Forks

45Releases

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 28Patch 17

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10

5.6Gesamtwert

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 · 2026-09-13 02:02 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10	CI-Tests	4 out of 4 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
0	Code-Review	Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
8	Signed-Releases	5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3	Vulnerabilities	7 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 64

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	pydantic-settings	`>=2.13.1`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1`	pyproject.toml
PyPI	sqlmodel	`>=0.0.22`	pyproject.toml
PyPI	loguru	`>=0.7.0`	pyproject.toml
PyPI	alembic	`>=1.13.1`	pyproject.toml
PyPI	aiosqlite	`>=0.20.0`	pyproject.toml
PyPI	greenlet	`>=3.3.2`	pyproject.toml
PyPI	ddgs	`>=9.12.0`	pyproject.toml
PyPI	firecrawl-anydoc	`>=0.1.9`	pyproject.toml
PyPI	trafilatura	`>=2.2.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0.3`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.135.2`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.42.0`	pyproject.toml
PyPI	httptools	`>=0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	uvloop	`>=0.22.1`	pyproject.toml
PyPI	websockets	`>=16.0`	pyproject.toml
PyPI	sse-starlette	`>=3.3.4`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-api	`>=1.28.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-sdk	`>=1.28.0`	pyproject.toml
PyPI	python-multipart	`>=0.0.24`	pyproject.toml
PyPI	croniter	`>=6.2.2`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=2.0.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	httpx2	`>=2.5.0`	pyproject.toml
PyPI	orjson	`>=3.10.0`	pyproject.toml
PyPI	pathspec	`>=1.1.1`	pyproject.toml
npm	@fontsource-variable/inter	`^5.3.0`	web/package.json
npm	@fontsource-variable/jetbrains-mono	`^5.3.0`	web/package.json
npm	@modelcontextprotocol/ext-apps	`^1.7.5`	web/package.json
npm	@modelcontextprotocol/sdk	`1.30.0`	web/package.json
npm	@tanstack/highlight	`^0.0.10`	web/package.json
npm	@tanstack/markdown	`^0.0.13`	web/package.json
npm	@tanstack/react-form	`^1.33.5`	web/package.json
npm	@tanstack/react-hotkeys	`^0.10.0`	web/package.json
npm	@tanstack/react-pacer	`^0.23.0`	web/package.json
npm	@tanstack/react-query	`^5.102.8`	web/package.json
npm	@tanstack/react-router	`^1.170.33`	web/package.json
npm	@tanstack/react-table	`^9.2.4`	web/package.json
npm	@tanstack/react-virtual	`^3.14.10`	web/package.json
npm	@tauri-apps/api	`^2.11.1`	web/package.json
npm	@tauri-apps/plugin-deep-link	`^2.4.10`	web/package.json
npm	@tauri-apps/plugin-dialog	`^2.7.3`	web/package.json
npm	@tauri-apps/plugin-haptics	`^2.3.3`	web/package.json
npm	@tauri-apps/plugin-notification	`^2.4.0`	web/package.json
npm	@tauri-apps/plugin-opener	`^2.5.5`	web/package.json
npm	@xterm/addon-fit	`^0.11.0`	web/package.json
npm	@xterm/addon-unicode11	`^0.9.0`	web/package.json
npm	@xterm/addon-web-links	`^0.12.0`	web/package.json
npm	@xterm/addon-webgl	`^0.19.0`	web/package.json
npm	@xterm/xterm	`^6.0.0`	web/package.json
npm	date-fns	`^4.4.0`	web/package.json
npm	framer-motion	`^13.2.0`	web/package.json
npm	fuzzysort	`^4.0.2`	web/package.json
npm	immer	`^11.1.18`	web/package.json
npm	katex	`^0.18.7`	web/package.json
npm	lucide-react	`^1.41.0`	web/package.json
npm	material-icon-theme	`^5.38.1`	web/package.json
npm	mermaid	`^11.17.2`	web/package.json
npm	pdfjs-dist	`6.3.289`	web/package.json
npm	react	`^19.2.8`	web/package.json
npm	react-day-picker	`^10.0.1`	web/package.json
npm	react-dom	`^19.2.8`	web/package.json
npm	tw-animate-css	`^1.4.0`	web/package.json
npm	zod	`^4.5.4`	web/package.json
npm	zustand	`^5.0.15`	web/package.json

Alle Abhängigkeiten 786

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 64 direkte und 722 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	@fontsource-variable/inter	`^5.3.0`	direkt
npm	@fontsource-variable/jetbrains-mono	`^5.3.0`	direkt
npm	@modelcontextprotocol/ext-apps	`^1.7.5`	direkt
npm	@modelcontextprotocol/sdk	`1.30.0`	direkt
npm	@tanstack/highlight	`^0.0.10`	direkt
npm	@tanstack/markdown	`^0.0.13`	direkt
npm	@tanstack/react-form	`^1.33.5`	direkt
npm	@tanstack/react-hotkeys	`^0.10.0`	direkt
npm	@tanstack/react-pacer	`^0.23.0`	direkt
npm	@tanstack/react-query	`^5.102.8`	direkt
npm	@tanstack/react-router	`^1.170.33`	direkt
npm	@tanstack/react-table	`^9.2.4`	direkt
npm	@tanstack/react-virtual	`^3.14.10`	direkt
npm	@tauri-apps/api	`^2.11.1`	direkt
npm	@tauri-apps/plugin-deep-link	`^2.4.10`	direkt
npm	@tauri-apps/plugin-dialog	`^2.7.3`	direkt
npm	@tauri-apps/plugin-haptics	`^2.3.3`	direkt
npm	@tauri-apps/plugin-notification	`^2.4.0`	direkt
npm	@tauri-apps/plugin-opener	`^2.5.5`	direkt
npm	@xterm/addon-fit	`^0.11.0`	direkt
npm	@xterm/addon-unicode11	`^0.9.0`	direkt
npm	@xterm/addon-web-links	`^0.12.0`	direkt
npm	@xterm/addon-webgl	`^0.19.0`	direkt
npm	@xterm/xterm	`^6.0.0`	direkt
npm	date-fns	`^4.4.0`	direkt
npm	framer-motion	`^13.2.0`	direkt
npm	fuzzysort	`^4.0.2`	direkt
npm	immer	`^11.1.18`	direkt
npm	katex	`^0.18.7`	direkt
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PyPI	tzlocal	`5.4.4`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:openagentd@2.15.0 zieht 70 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.

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