Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-03 06:41 UTC

microsoft / PyRIT

The Python Risk Identification Tool for generative AI (PyRIT) is an open source framework built to empower security professionals and engineers to proactively identify risks in generative AI systems.

Python · TypeScriptMIT★ 4.573 Sterne⑂ 923 Forksseit Dez. 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekWeboberflächewie das ermittelt wird

#ai-red-team #generative-ai #red-team-tools #responsible-ai

microsoft/PyRIT erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (80/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Außergewöhnlich

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 90 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MicrosoftOrganisation · verifizierte Domain

130.904 Follower8.342 öffentliche Reposseit Dez. 2013

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	pyrit	1.1.0	80.479	25	vor 28 Tagen	llm ai-safety ai-security ai-red-team ai-red-teaming ai-robustness ai-robustness-testing ai-risk-assessment

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36	Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.393 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.393
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 24 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 28 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 40,4 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	24
latest_release_tag	v1.1.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	28
mean_days_between_releases	40,4

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?

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

59.4/60	Stars — 4.573 Stars
24.7/25	Forks — 923 Forks
9.4/15	Watcher — 50 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	923
stars	4.573
watchers	50
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	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	0
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.4/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 27 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	98
top_contributor_share	0,272

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

35.2/42	Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
26.5/30	PR-Annahme — 2.141/2.423 entschiedene PRs gemergt
13/13	Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	2.141
open_issues	74
closed_issues	385
prs_merged_7d	51
prs_decided_7d	57
prs_merged_30d	51
prs_decided_30d	57
issue_closed_ratio	0,839
closed_unmerged_prs	282
first_time_authors_30d	2
first_time_prs_merged_30d	3
first_time_prs_decided_30d	3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 130.904 Follower von microsoft
25/25	Kontohistorie — 8.342 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	130.904
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	microsoft
public_repos	8.342
account_age_days	4.679

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 28 Tagen
20/20	Versionshistorie — 25 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	pyrit
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	28

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	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	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://microsoft.github.io/PyRIT/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 4 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	ai-red-team, generative-ai, red-team-tools, responsible-ai
has_wiki	nein
homepage	https://microsoft.github.io/PyRIT/
docs_site	https://microsoft.github.io/PyRIT/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

80Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5	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
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
3.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
6/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 37 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	7,5

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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	108
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:pyrit@1.1.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 108 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/attacks.instructions.md, .github/instructions/converters.instructions.md, .github/instructions/database.instructions.md, .github/instructions/datasets.instructions.md, .github/instructions/docs.instructions.md, .github/instructions/frontend-style-guide.instructions.md, .github/instructions/frontend-test.instructions.md, .github/instructions/models.instructions.md, .github/instructions/output.instructions.md, .github/instructions/scenarios.instructions.md, .github/instructions/scorers.instructions.md, .github/instructions/setup-techniques.instructions.md, .github/instructions/style-guide.instructions.md, .github/instructions/targets.instructions.md, .github/instructions/test.instructions.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 84 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,866
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/attacks.instructions.md, .github/instructions/converters.instructions.md, .github/instructions/database.instructions.md, .github/instructions/datasets.instructions.md, .github/instructions/docs.instructions.md, .github/instructions/frontend-style-guide.instructions.md, .github/instructions/frontend-test.instructions.md, .github/instructions/models.instructions.md, .github/instructions/output.instructions.md, .github/instructions/scenarios.instructions.md, .github/instructions/scorers.instructions.md, .github/instructions/setup-techniques.instructions.md, .github/instructions/style-guide.instructions.md, .github/instructions/targets.instructions.md, .github/instructions/test.instructions.md
agent_instruction_max_bytes	22.816

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

97Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — frontend/tsconfig.json, pyrightconfig.json, pyrit/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 62 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
7/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	package-lock.json, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	frontend/tsconfig.json, pyrightconfig.json, pyrit/py.typed
agent_commit_share	0,62
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (frontend/tsconfig.json, pyrightconfig.json, pyrit/py.typed)
53.8/55	Handhabbare Dateigrößen — 45/1.980 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	425.744
source_files_sampled	1.980
oversized_source_files	45

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — example, examples, notebooks, sample

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	example, examples, notebooks, sample
has_mcp_signal	ja
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

4.573GitHub-Sterne

98Mitwirkende

1.393Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

24Releases

3Bus-Faktor

74offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 24 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 923 ⇿

0Sterne

923Forks

24Releases

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 1Minor 15Patch 7

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.5 / 10

7.5Gesamtwert

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 · 2026-10-03 06:41 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
8	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
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 9 contributing companies or organizations
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
7	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
8	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	37 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 62

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
npm	@azure/msal-browser	`^5.22.0`	frontend/package.json
npm	@azure/msal-react	`^5.7.1`	frontend/package.json
npm	@fluentui/react-components	`9.74.7`	frontend/package.json
npm	@fluentui/react-icons	`2.0.341`	frontend/package.json
npm	axios	`1.20.0`	frontend/package.json
npm	prismjs	`^1.30.0`	frontend/package.json
npm	react	`19.3.0`	frontend/package.json
npm	react-dom	`19.3.0`	frontend/package.json
npm	react-error-boundary	`6.1.5`	frontend/package.json
npm	react-joyride	`^3.2.0`	frontend/package.json
npm	react-markdown	`^10.1.0`	frontend/package.json
npm	react-router	`8.4.0`	frontend/package.json
npm	remark-gfm	`^4.0.1`	frontend/package.json
PyPI	aiofiles	`>=24,<26`	pyproject.toml
PyPI	aioodbc	`>=0.5.0`	pyproject.toml
PyPI	aiosqlite	`>=0.21.0`	pyproject.toml
PyPI	alembic	`>=1.16.0`	pyproject.toml
PyPI	appdirs	`>=1.4.0`	pyproject.toml
PyPI	art	`>=6.5.0`	pyproject.toml
PyPI	av	`>=14.0.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-core	`>=1.38.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-identity	`>=1.19.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-keyvault-secrets	`>=4.9.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-ai-contentsafety	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	azure-storage-blob	`>=12.19.0`	pyproject.toml
PyPI	base2048	`>=0.1.3`	pyproject.toml
PyPI	colorama	`>=0.4.6`	pyproject.toml
PyPI	confusables	`>=1.2.0`	pyproject.toml
PyPI	confusable-homoglyphs	`>=3.3.1`	pyproject.toml
PyPI	ecoji	`>=0.1.1`	pyproject.toml
PyPI	datasets	`>=4.8.0`	pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.133.0`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.27.2`	pyproject.toml
PyPI	jinja2	`>=3.1.6`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`>=4.25.1`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`>=1.26,<2`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=2.3.0`	pyproject.toml
PyPI	openai	`>=2.2.0`	pyproject.toml
PyPI	openpyxl	`>=3.1.5`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-sdk	`>=1.36,<2`	pyproject.toml
PyPI	pillow	`>=12.2.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.12.0`	pyproject.toml
PyPI	PyJWT	`>=2.8.0`	pyproject.toml
PyPI	pyodbc	`>=5.1.0`	pyproject.toml
PyPI	pypdf	`>=6.10.2`	pyproject.toml
PyPI	pypinyin	`>=0.55.0`	pyproject.toml
PyPI	python-docx	`>=1.1.0`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`>=1.2.2`	pyproject.toml
PyPI	reportlab	`>=4.4.4`	pyproject.toml
PyPI	segno	`>=1.6.6`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`>=1.15.3`	pyproject.toml
PyPI	SQLAlchemy	`>=2.0.41`	pyproject.toml
PyPI	starlette	`>=1.0.1`	pyproject.toml
PyPI	termcolor	`>=2.4.0`	pyproject.toml
PyPI	tenacity	`>=9.1.2`	pyproject.toml
PyPI	tinytag	`>=2.2.1`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.67.1`	pyproject.toml
PyPI	transformers	`>=5.0.0rc3`	pyproject.toml
PyPI	treelib	`>=1.7.1`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.32.0`	pyproject.toml
PyPI	websockets	`>=14.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.107

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 61 direkte und 1.046 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	@azure/msal-browser	`5.22.0`	direkt
npm	@azure/msal-react	`5.7.1`	direkt
npm	@fluentui/react-components	`9.74.7`	direkt
npm	@fluentui/react-icons	`2.0.341`	direkt
npm	axios	`1.20.0`	direkt
npm	prismjs	`1.30.0`	direkt
npm	react	`19.3.0`	direkt
npm	react-dom	`19.3.0`	direkt
npm	react-error-boundary	`6.1.5`	direkt
npm	react-joyride	`3.2.0`	direkt
npm	react-markdown	`10.1.0`	direkt
npm	react-router	`8.4.0`	direkt
npm	remark-gfm	`4.0.1`	direkt
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	direkt
PyPI	aioodbc	`0.5.0`	direkt
PyPI	aiosqlite	`0.22.1`	direkt
PyPI	alembic	`1.20.0`	direkt
PyPI	appdirs	`1.4.4`	direkt
PyPI	art	`6.5`	direkt
PyPI	av	`18.1.0`	direkt
PyPI	azure-ai-contentsafety	`1.0.0`	direkt
PyPI	azure-core	`1.41.0`	direkt
PyPI	azure-identity	`1.25.3`	direkt
PyPI	azure-keyvault-secrets	`4.11.2`	direkt
PyPI	azure-storage-blob	`12.30.3`	direkt
PyPI	base2048	`0.1.3`	direkt
PyPI	colorama	`0.4.6`	direkt
PyPI	confusable-homoglyphs	`3.3.1`	direkt
PyPI	confusables	`1.2.0`	direkt
PyPI	datasets	`5.0.1`	direkt
PyPI	ecoji	`0.1.1`	direkt
PyPI	fastapi	`0.141.1`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	direkt
PyPI	jsonschema	`4.25.1`	direkt
PyPI	mcp	`1.30.0`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.6`	direkt
PyPI	openai	`2.54.0`	direkt
PyPI	openpyxl	`3.1.5`	direkt
PyPI	opentelemetry-sdk	`1.45.0`	direkt
PyPI	pillow	`12.3.0`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.5`	direkt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	direkt
PyPI	pyodbc	`5.3.0`	direkt
PyPI	pypdf	`6.19.0`	direkt
PyPI	pypinyin	`0.55.0`	direkt
PyPI	python-docx	`1.2.0`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	direkt
PyPI	reportlab	`5.0.1`	direkt
PyPI	scipy	`1.17.1`	direkt
PyPI	segno	`1.6.6`	direkt
PyPI	sqlalchemy	`2.1.1`	direkt
PyPI	starlette	`1.7.0`	direkt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	direkt
PyPI	termcolor	`3.3.0`	direkt
PyPI	tinytag	`2.3.2`	direkt
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PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyrit@1.1.0 zieht 108 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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