Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-22 05:11 UTC

moorcheh-ai / memanto

Memory that AI Agents Love!

Python · HTMLMIT★ 2.336 Sterne⑂ 734 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

#ai-agents #memory #moorcheh #memanto #agent-memory #long-term-memory #semantic-memory #stateful-ai #ai-memory #ai-memory-system #memory-management #multi-agent #hermes-agent

moorcheh-ai/memanto erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 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 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Moorcheh.aiOrganisation

72 Follower28 öffentliche Reposseit Juli 2025

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	memanto	0.2.29	2.213	42	vor 2 Tagen	agent-memory agentic-ai llm memanto memory-agent moorcheh rag semantic-memory

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
21.5/36	Commit-Rhythmus — 31/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.085 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.085
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	31

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 59 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,8 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	59
latest_release_tag	v0.2.29
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	2
mean_days_between_releases	2,8

Community & Verbreitung

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

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

54.6/60	Stars — 2.336 Stars
23.9/25	Forks — 734 Forks
5.6/15	Watcher — 11 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	734
stars	2.336
watchers	11
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	7
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

44.6/80	Downloads pro Monat — 2.213 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	memanto
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.213
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.4/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 45 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,449

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

37.7/42	Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
9.1/30	PR-Annahme — 465/1.532 entschiedene PRs gemergt
4.3/13	Newcomer PR acceptance — 4/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	465
open_issues	5
closed_issues	44
prs_merged_7d	22
prs_decided_7d	43
prs_merged_30d	25
prs_decided_30d	50
issue_closed_ratio	0,898
closed_unmerged_prs	1.067
first_time_authors_30d	11
first_time_prs_merged_30d	4
first_time_prs_decided_30d	12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
13.4/25	Reichweite des Inhabers — 72 Follower von moorcheh-ai
13.2/25	Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	72
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	moorcheh-ai
public_repos	28
account_age_days	469

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 — 42 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	memanto
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 7 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
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://memanto.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 13 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	ai-agents, memory, moorcheh, memanto, agent-memory, long-term-memory, semantic-memory, stateful-ai, ai-memory, ai-memory-system, memory-management, multi-agent, hermes-agent
has_wiki	ja
homepage	https://memanto.ai
docs_site	https://memanto.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25	Dependabot-Konfiguration
25/25	Lockfiles für Abhängigkeiten — go.sum, package-lock.json
0/20	CodeQL-Workflow

Verwendete Eingangsdaten

source	file_signals
lockfiles	go.sum, package-lock.json
manifests	pyproject.toml, tests/requirements.txt
has_codeql_workflow	nein
has_security_policy	ja
has_dependabot_config	nein

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	35
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:memanto@0.2.29 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 35 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.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — examples/migrations/9-migration-adapters/docs/claude.md, examples/migrations/9-migration-adapters/docs/gemini.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://memanto.ai/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 75 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://memanto.ai/llms.txt
legible_history_share	0,75
agent_instruction_files	examples/migrations/9-migration-adapters/docs/claude.md, examples/migrations/9-migration-adapters/docs/gemini.md
agent_instruction_max_bytes	2.378

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

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

12.6/18	Bootstrap mit einem Befehl — sdks/go/go.mod (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — memanto/py.typed, sdks/typescript/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 8 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	go.sum, package-lock.json
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	memanto/py.typed, sdks/typescript/tsconfig.json
agent_commit_share	0,08
toolchain_manifests	sdks/go/go.mod
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (memanto/py.typed, sdks/typescript/tsconfig.json)
54/55	Handhabbare Dateigrößen — 8/423 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	124.730
source_files_sampled	423
oversized_source_files	8

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — sdks/typescript/openapi.json
0/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, sample

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, sample
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	sdks/typescript/openapi.json
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

2.336GitHub-Sterne

100Mitwirkende

1.085Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

59Releases

2Bus-Faktor

5offene Issues

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 34 authors (cap 12)
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/10/22 05:07:38 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 734 ⇿

0Sterne

734Forks

51Releases

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 2Patch 32

Direkte Abhängigkeiten 14

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	fastapi	`>=0.104.0`	pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.24.0`	pyproject.toml
PyPI	moorcheh-sdk	`>=1.3.7`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic-settings	`>=2.7.0`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pyjwt	`>=2.8.0`	pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.9.0`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.25.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=13.0.0`	pyproject.toml
PyPI	python-multipart	`>=0.0.7`	pyproject.toml
PyPI	rapidfuzz	`>=3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	filelock	`>=3.13.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 778

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 761 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	fastapi	`—`	direkt
PyPI	filelock	`—`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	moorcheh-sdk	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic-settings	`—`	direkt
PyPI	pyjwt	`—`	direkt
PyPI	python-dotenv	`—`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	direkt
PyPI	python-multipart	`—`	direkt
PyPI	pyyaml	`—`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	rapidfuzz	`—`	direkt
PyPI	rich	`—`	direkt
PyPI	typer	`—`	direkt
PyPI	uvicorn	`—`	direkt
Go	github.com/apapsch/go-jsonmerge/v2	`v2.0.0`	indirekt
Go	github.com/google/uuid	`v1.6.0`	indirekt
Go	github.com/oapi-codegen/runtime	`v1.7.0`	indirekt
npm	@a2a-js/sdk	`0.3.14`	indirekt
npm	@a2a-js/sdk	`1.0.1`	indirekt
npm	@ai-sdk/amazon-bedrock	`3.0.106`	indirekt
npm	@ai-sdk/anthropic	`2.0.86`	indirekt
npm	@ai-sdk/anthropic	`3.0.97`	indirekt
npm	@ai-sdk/azure	`3.0.90`	indirekt
npm	@ai-sdk/cerebras	`2.0.67`	indirekt
npm	@ai-sdk/cohere	`3.0.48`	indirekt
npm	@ai-sdk/deepinfra	`2.0.65`	indirekt
npm	@ai-sdk/deepseek	`2.0.49`	indirekt
npm	@ai-sdk/gateway	`3.0.151`	indirekt
npm	@ai-sdk/gateway	`4.0.16`	indirekt
npm	@ai-sdk/google	`2.0.81`	indirekt
npm	@ai-sdk/google	`3.0.94`	indirekt
npm	@ai-sdk/google-vertex	`3.0.150`	indirekt
npm	@ai-sdk/groq	`3.0.52`	indirekt
npm	@ai-sdk/mistral	`3.0.50`	indirekt
npm	@ai-sdk/openai	`3.0.85`	indirekt
npm	@ai-sdk/openai	`4.0.11`	indirekt
npm	@ai-sdk/openai-compatible	`1.0.44`	indirekt
npm	@ai-sdk/openai-compatible	`2.0.61`	indirekt
npm	@ai-sdk/perplexity	`3.0.46`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`2.0.3`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`3.0.14`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`4.0.17`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`4.0.3`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`4.0.4`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`3.0.29`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`4.0.39`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`4.0.40`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`5.0.13`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`5.0.7`	indirekt
npm	@ai-sdk/togetherai	`2.0.66`	indirekt
npm	@ai-sdk/vercel	`2.0.63`	indirekt
npm	@ai-sdk/xai	`3.0.108`	indirekt
npm	@aihubmix/ai-sdk-provider	`1.0.3`	indirekt
npm	@anthropic-ai/sdk	`0.71.2`	indirekt
npm	@anycable/core	`0.9.2`	indirekt
npm	@babel/runtime	`7.29.7`	indirekt
npm	@colors/colors	`1.6.0`	indirekt
npm	@dabh/diagnostics	`2.0.8`	indirekt
npm	@emnapi/core	`1.11.1`	indirekt
npm	@emnapi/runtime	`1.11.1`	indirekt
npm	@emnapi/wasi-threads	`1.2.2`	indirekt
npm	@esbuild/aix-ppc64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/aix-ppc64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/android-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/android-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ia32	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ia32	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-loong64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-loong64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-mips64el	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-mips64el	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ppc64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ppc64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-riscv64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-riscv64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-s390x	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-s390x	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/linux-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/linux-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/openharmony-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/openharmony-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/sunos-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/sunos-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/win32-arm64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/win32-arm64	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/win32-ia32	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/win32-ia32	`0.28.1`	indirekt
npm	@esbuild/win32-x64	`0.27.7`	indirekt
npm	@esbuild/win32-x64	`0.28.1`	indirekt
npm	@gitlab/gitlab-ai-provider	`3.6.1`	indirekt
npm	@graphql-typed-document-node/core	`3.2.0`	indirekt
npm	@hey-api/codegen-core	`0.9.1`	indirekt
npm	@hey-api/json-schema-ref-parser	`1.4.4`	indirekt
npm	@hey-api/openapi-ts	`0.99.0`	indirekt
npm	@hey-api/shared	`0.5.0`	indirekt
npm	@hey-api/spec-types	`0.2.0`	indirekt
npm	@hey-api/types	`0.1.4`	indirekt
npm	@hono/node-server	`2.1.3`	indirekt
npm	@hono/standard-validator	`0.4.0`	indirekt
npm	@isaacs/ttlcache	`2.1.5`	indirekt
npm	@jridgewell/gen-mapping	`0.3.13`	indirekt
npm	@jridgewell/resolve-uri	`3.1.2`	indirekt
npm	@jridgewell/sourcemap-codec	`1.5.5`	indirekt
npm	@jridgewell/trace-mapping	`0.3.31`	indirekt
npm	@jsdevtools/ono	`7.1.3`	indirekt
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PyPI	twine	`—`	indirekt
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PyPI	zep-cloud	`—`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:memanto@0.2.29 zieht 35 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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