Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.13.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 14:55 UTC

natefleming / dao-ai

PythonMIT★ 15 Sterne⑂ 11 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird

natefleming/dao-ai erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Security (49/100). 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

Nate FlemingPersönliches Konto
6 Follower57 öffentliche Reposseit Okt. 2012Databricks

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdao-ai0.1.1134.792143vor 0 Tagenagentsaidatabrickslangchainlanggraphllmmulti-agentorchestrationvector-searchworkflow

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
31.8/36Commit-Rhythmus — 46/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.111 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.111
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year46

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.1.113
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,1
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?

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
18.6/60Stars — 15 Stars
8.3/25Forks — 11 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11
stars15
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
49.1/80Downloads pro Monat — 4.792 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdao-ai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.792
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,637

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
28.1/30PR-Annahme — 177/189 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs177
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs12
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
6.1/25Reichweite des Inhabers — 6 Follower von natefleming
24.8/25Kontohistorie — 57 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers6
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginnatefleming
public_repos57
account_age_days5.030
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 — 143 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdao-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

55Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionnein

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 11 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
0/7.5Code-Review — Found 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 14 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — skills/sporting_goods_store/research/AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesskills/sporting_goods_store/research/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes634
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.7/55Handhabbare Dateigrößen — 9/377 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes434.391
source_files_sampled377
oversized_source_files9

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

15GitHub-Sterne
3Mitwirkende
1.111Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-07-18 14:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests0 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities14 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 34
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIa2a-sdk>=0.3.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-agents>=1.11.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-langchain>=0.20.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-mcp>=0.9.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-sdk>=0.108.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-vectorsearch>=0.67pyproject.toml
PyPIddgs>=9.10.0pyproject.toml
PyPIdspy>=2.6.27pyproject.toml
PyPIflashrank>=0.2.10pyproject.toml
PyPIgrandalf>=0.8pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.2.12pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1pyproject.toml
PyPIlangchain-mcp-adapters>=0.3.0pyproject.toml
PyPIlangchain-tavily>=0.2.15pyproject.toml
PyPIlanggraph-checkpoint-postgres==3.0.5pyproject.toml
PyPIlanggraph>=1.1.10pyproject.toml
PyPIlangmem>=0.0.30pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3pyproject.toml
PyPImcp>=1.26.0pyproject.toml
PyPImlflow>=3.10.1pyproject.toml
PyPInest-asyncio>=1.6.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.5pyproject.toml
PyPIpsycopg>=3.3.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.1pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2pyproject.toml
PyPIrfc8785>=0.1.4pyproject.toml
PyPIrich>=14.2.0pyproject.toml
PyPIruamel.yaml>=0.18,<0.19pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14.0,<1.17pyproject.toml
PyPIsqlparse>=0.5.4pyproject.toml
PyPItomli>=2.3.0pyproject.toml
PyPIunitycatalog-ai>=0.3.2pyproject.toml
PyPIdeepagents>=0.5.7pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 293

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 35 direkte und 258 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIa2a-sdk0.3.26direkt
PyPIdatabricks-agents1.11.0direkt
PyPIdatabricks-langchain0.20.0direkt
PyPIdatabricks-mcp0.9.0direkt
PyPIdatabricks-sdk0.118.0direkt
PyPIdatabricks-vectorsearch0.75direkt
PyPIddgs9.14.4direkt
PyPIdeepagents0.6.10direkt
PyPIdspy2.6.27direkt
PyPIdspy3.2.1direkt
PyPIflashrank0.2.10direkt
PyPIgrandalf0.8direkt
PyPIlangchain1.3.9direkt
PyPIlangchain-community0.4.2direkt
PyPIlangchain-mcp-adapters0.3.0direkt
PyPIlangchain-tavily0.2.18direkt
PyPIlanggraph1.2.5direkt
PyPIlanggraph-checkpoint-postgres3.0.5direkt
PyPIlangmem0.0.30direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImcp1.27.2direkt
PyPImlflow3.13.0direkt
PyPInest-asyncio1.6.0direkt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpsycopg3.3.4direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrfc87850.1.4direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIruamel-yaml0.18.17direkt
PyPIscipy1.16.3direkt
PyPIsqlparse0.5.5direkt
PyPItomli2.4.1direkt
PyPIunitycatalog-ai0.3.2direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiohttp-retry2.9.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalembic1.18.4indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.109.2indirekt
PyPIanyio4.14.0indirekt
PyPIast-serialize0.5.0indirekt
PyPIasyncer0.0.8indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.30.0indirekt
PyPIazure-storage-file-datalake12.25.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto31.43.30indirekt
PyPIbotocore1.43.30indirekt
PyPIbracex2.6indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.1indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdao-ai0.1.114indirekt
PyPIdatabricks-ai-bridge0.20.0indirekt
PyPIdatabricks-ai-search0.75indirekt
PyPIdatabricks-connect16.1.7indirekt
PyPIdatabricks-connect17.0.10indirekt
PyPIdatabricks-openai0.16.0indirekt
PyPIdataclasses-json0.6.7indirekt
PyPIdatasets5.0.0indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdydantic0.0.8indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfake-useragent2.2.0indirekt
PyPIfastapi0.137.1indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIfiletype1.2.0indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.5indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIgepa0.0.27indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.50indirekt
PyPIgoogle-api-core2.31.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.6.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage3.12.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-genai2.8.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.10.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgraphene3.4.3indirekt
PyPIgraphql-core3.2.11indirekt
PyPIgraphql-relay3.2.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIgriffelib2.0.2indirekt
PyPIgrpcio1.81.1indirekt
PyPIgrpcio-status1.71.2indirekt
PyPIgunicorn26.0.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.1indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuey3.0.3indirekt
PyPIhuggingface-hub1.19.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.9.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.15.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson-repair0.60.1indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlangchain-anthropic1.4.6indirekt
PyPIlangchain-classic1.0.8indirekt
PyPIlangchain-core1.4.7indirekt
PyPIlangchain-google-genai4.2.5indirekt
PyPIlangchain-openai1.3.2indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.17indirekt
PyPIlangchain-text-splitters1.1.2indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.1.1indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.4.2indirekt
PyPIlangsmith0.8.16indirekt
PyPIlibrt0.11.0indirekt
PyPIlitellm1.89.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImagicattr0.1.6indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImarshmallow3.26.2indirekt
PyPImatplotlib3.11.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.4indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.4indirekt
PyPImlflow-skinny3.13.0indirekt
PyPImlflow-tracing3.13.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy1.26.4indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPIonnxruntime1.27.0indirekt
PyPIopenai2.41.1indirekt
PyPIopenai-agents0.17.5indirekt
PyPIopentelemetry-api1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.63b1indirekt
PyPIoptuna4.9.0indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIormsgpack1.12.2indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprettytable3.17.0indirekt
PyPIprimp1.3.1indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIproto-plus1.28.0indirekt
PyPIprotobuf5.29.6indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.4indirekt
PyPIpsycopg-pool3.3.1indirekt
PyPIpy4j0.10.9.7indirekt
PyPIpy4j0.10.9.9indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21.3indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyspark4.1.2indirekt
PyPIpytest9.1.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.3indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.5.9indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIruamel-yaml-clib0.2.15indirekt
PyPIruff0.15.17indirekt
PyPIs3transfer0.18.0indirekt
PyPIscikit-learn1.9.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIskops0.14.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsocksio1.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIsse-starlette3.4.4indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItokenizers0.23.1indirekt
PyPItqdm4.68.2indirekt
PyPItrustcall0.0.39indirekt
PyPItypeguard4.4.3indirekt
PyPItyper0.25.1indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIujson5.13.0indirekt
PyPIunitycatalog-client0.4.0indirekt
PyPIunitycatalog-langchain0.3.0indirekt
PyPIunitycatalog-openai0.2.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.16.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv21.5.0indirekt
PyPIwaitress3.0.2indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcmatch10.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwhenever0.7.3indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIxxhash3.7.0indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit natefleming/dao-ai teilen. Nebeneinander lesen →

100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Außergewöhnlich98bytedance/deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.Außergewöhnlich98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Außergewöhnlich96CopilotKit/CopilotKitThe Frontend Stack for Agents & Generative UI. React, Angular, Mobile, Slack, and more. Makers of the AG-UI ProtocolAußergewöhnlich99microsoft/agent-frameworkA framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET.Außergewöhnlich

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 v0.13.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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