Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-11 11:27 UTC

lukasturcani / stk

A Python library which allows construction and manipulation of complex molecules, as well as automatic molecular design and the creation of molecular databases.

PythonMIT★ 291 Sterne⑂ 55 Forksseit März 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

lukasturcani/stk erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (83/100) ab, am schwächsten bei Vitality (48/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

73
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.

73
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 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Lukas TurcaniPersönliches Konto
96 Follower89 öffentliche Reposseit März 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIstk2026.10.11.15.559123vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

48Schwach · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
10.6/18Commit-Volumen — 14 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 14 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year14
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 1 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2.114 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count1
latest_release_tagv2020.12.26
releases_from_tagsja
days_since_latest_release2.114
mean_days_between_releases—
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?

59Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
39.9/60Stars — 291 Stars
14.4/25Forks — 55 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks55
stars291
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/80Downloads pro Monat — 5.559 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesstk
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.559
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
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,925
Wie die Bewertung erfolgt
28.1/42Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme — 281/338 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/20 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs281
open_issues69
closed_issues140
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d4
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,67
closed_unmerged_prs57
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.3/25Reichweite des Inhabers — 96 Follower von lukasturcani
25/25Kontohistorie — 89 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers96
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginlukasturcani
public_repos89
account_age_days3.861
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 — 123 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesstk
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

83Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://stk.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicschemistry, cheminformatics, reactions, computational-science, computational-chemistry, materials-science, materials-design, materials-discoveries, materials-screening, molecular-structures, molecular-modeling, molecular-evolution
has_wikinein
homepagehttps://stk.readthedocs.io/
docs_sitehttps://stk.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.8/2.5CI-Tests — 20 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 13/20 approved changesets -- score normalized to 6
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
7.5/7.5Maintained — 14 commit(s) and 1 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages130
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 130 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.mongodb.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 70 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.mongodb.com/llms.txt
legible_history_share0,778
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile, justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/stk/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 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_filesdocs/Makefile, justfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/stk/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/stk/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/983 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes49.881
source_files_sampled983
oversized_source_files0

Eckdaten

291GitHub-Sterne
9Mitwirkende
14Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
1Releases
1Bus-Faktor
69offene 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:stk@2026.10.11.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 55 ⇿
0Sterne
55Forks
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.

010203040504822018-032022-062026-10
Major 0Minor 0Patch 1

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-10-11 11:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal 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
7CI-Tests20 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 13/20 approved changesets -- score normalized to 6
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
10Maintained14 commit(s) and 1 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIatomlite—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIpathos—pyproject.toml
PyPIseaborn—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpymongo—pyproject.toml
PyPIMCHammer—pyproject.toml
PyPISpinDry—pyproject.toml
PyPIvabene—pyproject.toml
PyPIrdkit!= 2024.3.5pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 130

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 14 direkte und 116 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIatomlite4.5.0direkt
PyPImatplotlib3.11.2direkt
PyPImchammer2024.2.29.0direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.3direkt
PyPIpandas3.0.6direkt
PyPIpathos0.3.5direkt
PyPIpymongo4.18.3direkt
PyPIrdkit2026.9.1direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIseaborn0.13.2direkt
PyPIspindry2026.3.17.0direkt
PyPIvabene0.0.5direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanywidget0.11.0indirekt
PyPIast-serialize0.12.1indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.6.1indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIchemiscope1.1.0indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcontourpy1.4.0indirekt
PyPIcoverage7.16.2indirekt
PyPIcryptography50.0.2indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdnspython2.9.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexecuting2.3.0indirekt
PyPIfonttools4.66.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.1indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.9indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.1indirekt
PyPIlibrt0.16.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.4indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImoldoc3.0.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPImypy2.4.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInetworkx3.7indirekt
PyPInh30.3.7indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpip26.2.1indirekt
PyPIpip-tools7.6.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars2.0.0indirekt
PyPIpolars-runtime-322.0.0indirekt
PyPIpox0.3.7indirekt
PyPIppft1.7.8indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpsygnal0.16.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.4indirekt
PyPIpy-cpuinfo210.1.1indirekt
PyPIpycparser3.11indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.3indirekt
PyPIpyproject-hooks1.3.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-benchmark5.3.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-datadir1.8.0indirekt
PyPIpytest-lazy-fixtures1.4.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIreadme-renderer46.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIruff0.17.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomli2.5.0indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItzdata2026.5indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIwcwidth0.9.2indirekt
PyPIwheel0.48.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirekt
PyPIzipp4.1.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 130 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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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Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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