Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 15:56 UTC

microsoft / LoRA

Code for loralib, an implementation of "LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models"

PythonMIT★ 13.798 Sterne⑂ 927 Forksseit Juni 2021Auf GitHub ansehen ↗

microsoft/LoRA erreicht einen Gesundheitsindex von 29 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (83/100) ab, am schwächsten bei Vitality (22/100). Zuletzt vor 639 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

29
gesamt / 100
Gefährdet

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.

29
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 49 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 48 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MicrosoftOrganisation · verifizierte Domain
129.875 Follower8.309 öffentliche Reposseit Dez. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIloralib0.1.2217.5903vor 1116 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

22Gefährdet · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 639 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share0,891
days_since_last_push639
active_weeks_last_year0
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 4 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.826 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count4
latest_release_tagDeBERTa
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.826
mean_days_between_releases0

Community & Verbreitung

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

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 13.798 Stars
24.7/25Forks — 927 Forks
10.6/15Watcher — 81 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks927
stars13.798
watchers81
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
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
71.2/80Downloads pro Monat — 217.590 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesloralib
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads217.590
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?

57Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 63 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,634
Wie die Bewertung erfolgt
14/42Issue-Lösungsquote — 33 % der Issues geschlossen
14/30PR-Annahme — 20/43 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs20
open_issues80
closed_issues40
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,333
closed_unmerged_prs23
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 129.875 Follower von microsoft
25/25Kontohistorie — 8.309 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers129.875
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginmicrosoft
public_repos8.309
account_age_days4.663

Paketpflege

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.116 Tagen
12/20Versionshistorie — 3 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesloralib
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.116

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

40Schwach · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://arxiv.org/abs/2106.09685
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgpt-2, adaptation, language-model, gpt-3, low-rank, pytorch, deep-learning, roberta, deberta, lora
has_wikinein
homepagehttps://arxiv.org/abs/2106.09685
docs_sitehttps://arxiv.org/abs/2106.09685
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

45Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

31Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0/7.5Vulnerabilities — 204 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Token-Permissions. 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
advisories351
affected_packages28
assessed_packages101
unassessed_packages30
affected_by_severitycritical 8, high 14, moderate 4, low 1, unknown 1
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. 101 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 30 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.

52Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.1/40Lesbare Commit-Historie — 17 von 41 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,415
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — examples/NLU/Makefile, examples/NLU/docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 46
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 46 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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesexamples/NLU/Makefile, examples/NLU/docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,087
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.2/55Handhabbare Dateigrößen — 57/816 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes156.536
source_files_sampled816
oversized_source_files57
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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

13.798GitHub-Sterne
11Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
639Tage seit letztem Push
4Releases
1Bus-Faktor
80offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 927 ⇿
0Sterne
927Forks
4Releases

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.

02004006008001.000918182021-062024-012026-09
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1Gesamtwert

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 · 2026-09-17 15:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities204 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 131

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 131 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIappdirs1.4.3indirekt
PyPIargon2-cffi20.1.0indirekt
PyPIasync-generator1.10indirekt
PyPIattrs20.2.0indirekt
PyPIbackcall0.2.0indirekt
PyPIcachecontrol0.12.6indirekt
PyPIcertifi2022.12.7indirekt
PyPIcffi1.14.2indirekt
PyPIchardet3.0.4indirekt
PyPIclick7.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.3indirekt
PyPIconllu—indirekt
PyPIcontextlib20.6.0indirekt
PyPIcycler0.10.0indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIdatasets1.0.0indirekt
PyPIdecorator4.4.2indirekt
PyPIdefusedxml0.6.0indirekt
PyPIdill0.3.2indirekt
PyPIdistlib0.3.0indirekt
PyPIdistro1.4.0indirekt
PyPIelasticsearch—indirekt
PyPIentrypoints0.3indirekt
PyPIfaiss-cpu—indirekt
PyPIfilelock3.0.12indirekt
PyPIfire—indirekt
PyPIfuture0.18.2indirekt
PyPIgit-python1.0.3indirekt
PyPIgitpython3.0.2indirekt
PyPIh5py—indirekt
PyPIhtml5lib1.0.1indirekt
PyPIidna2.8indirekt
PyPIipaddr2.2.0indirekt
PyPIipykernel5.3.4indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipython-genutils0.2.0indirekt
PyPIipywidgets7.5.1indirekt
PyPIjedi0.17.2indirekt
PyPIjinja22.11.2indirekt
PyPIjoblib0.16.0indirekt
PyPIjsonschema3.2.0indirekt
PyPIjupyter1.0.0indirekt
PyPIjupyter-client6.1.7indirekt
PyPIjupyter-console6.2.0indirekt
PyPIjupyter-core4.6.3indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.1.1indirekt
PyPIkiwisolver1.2.0indirekt
PyPIknockknock—indirekt
PyPIlockfile0.12.2indirekt
PyPIltp—indirekt
PyPImarkupsafe1.1.1indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib3.3.1indirekt
PyPImistune0.8.4indirekt
PyPImsgpack0.6.2indirekt
PyPInbclient0.5.0indirekt
PyPInbconvert6.0.1indirekt
PyPInbformat5.0.7indirekt
PyPInest-asyncio1.4.0indirekt
PyPInltk—indirekt
PyPInotebook6.4.1indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy1.19.2indirekt
PyPIopencv-python4.4.0.42indirekt
PyPIpackaging20.3indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas1.1.2indirekt
PyPIpandocfilters1.4.2indirekt
PyPIparso0.7.1indirekt
PyPIpep5170.8.2indirekt
PyPIpexpect4.8.0indirekt
PyPIpickleshare0.7.5indirekt
PyPIpillow8.3.2indirekt
PyPIprogress1.5indirekt
PyPIprometheus-client0.8.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.7indirekt
PyPIprotobuf—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpsutil5.6.6indirekt
PyPIptyprocess0.6.0indirekt
PyPIpy-rouge—indirekt
PyPIpyaml20.4.0indirekt
PyPIpyarrow1.0.1indirekt
PyPIpycparser2.20indirekt
PyPIpygments2.6.1indirekt
PyPIpyparsing2.4.6indirekt
PyPIpyrsistent0.16.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.1indirekt
PyPIpytoml0.1.21indirekt
PyPIpytorch-lightning1.0.4indirekt
PyPIpytz2020.1indirekt
PyPIpyyaml5.3.1indirekt
PyPIpyzmq19.0.2indirekt
PyPIqtconsole4.7.7indirekt
PyPIqtpy1.9.0indirekt
PyPIray—indirekt
PyPIregex2020.7.14indirekt
PyPIrequests2.22.0indirekt
PyPIretrying1.3.3indirekt
PyPIrouge-score—indirekt
PyPIsacrebleu—indirekt
PyPIsacremoses0.0.43indirekt
PyPIscikit-learn—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsend2trash1.5.0indirekt
PyPIsentencepiece—indirekt
PyPIsentencepiece0.1.91indirekt
PyPIseqeval—indirekt
PyPIsix1.14.0indirekt
PyPIstreamlit—indirekt
PyPItensorboard—indirekt
PyPItensorboardx1.8indirekt
PyPItensorflow-datasets—indirekt
PyPIterminado0.8.3indirekt
PyPItestpath0.4.4indirekt
PyPItokenizers0.8.1rc2indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorch1.6.0indirekt
PyPItorchvision0.7.0indirekt
PyPItornado6.0.4indirekt
PyPItqdm4.48.2indirekt
PyPItraitlets—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItransformers3.5.1indirekt
PyPIurllib31.26.5indirekt
PyPIwcwidth0.2.5indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwget3.2indirekt
PyPIwidgetsnbextension3.5.1indirekt
PyPIxxhash2.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 28

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 101 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 28 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 30 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
gitpython3.0.2indirektkritisch643.1.60
joblib0.16.0indirektkritisch21.2.0
pillow8.3.2indirektkritisch4827.0.0-beta.2
pyarrow1.0.1indirektkritisch214.0.1
pytorch-lightning1.0.4indirektkritisch132.6.6
pyyaml5.3.1indirektkritisch25.4
torch1.6.0indirektkritisch302.13.0
transformers3.5.1indirektkritisch525.10.0
certifi2022.12.7indirekthoch42024.7.4
click7.1.2indirekthoch18.3.3
future0.18.2indirekthoch20.18.3
idna2.8indirekthoch43.15
jinja22.11.2indirekthoch103.1.6
jupyter-core4.6.3indirekthoch45.8.1
mistune0.8.4indirekthoch283.3.0
msgpack0.6.2indirekthoch21.2.1
notebook6.4.1indirekthoch46.4.12
opencv-python4.4.0.42indirekthoch24.8.1.78
pygments2.6.1indirekthoch82.20.0
sentencepiece0.1.91indirekthoch20.2.1
tornado6.0.4indirekthoch306.5.8
urllib31.26.5indirekthoch162.7.0
filelock3.0.12indirektmittel43.20.3
nbconvert6.0.1indirektmittel47.17.0
numpy1.19.2indirektmittel21.22
requests2.22.0indirektmittel82.33.0
tqdm4.48.2indirektniedrig24.66.3
datasets1.0.0indirektunbekannt15.0.1

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.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

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.