Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 23:05 UTC

natefleming / dao-ai

PythonMIT★ 15 Sterne⑂ 12 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-Serverwie das ermittelt wird

natefleming/dao-ai erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (49/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

78
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.

78
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Nate FlemingPersönliches Konto
6 Follower60 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-ai0.2.192.314161vor 6 Tagenagentsaidatabrickslangchainlanggraphllmmulti-agentorchestrationvector-searchworkflow

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.240 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.240
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.2.19
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases1,7
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?

49Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
18.6/60Stars — 15 Stars
8.7/25Forks — 12 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks12
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_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
44.9/80Downloads pro Monat — 2.314 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdao-ai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.314
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 69 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,692

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
21/42Issue-Lösungsquote — 50 % der Issues geschlossen
28.6/30PR-Annahme — 303/318 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs303
open_issues6
closed_issues6
prs_merged_7d8
prs_decided_7d8
prs_merged_30d47
prs_decided_30d47
issue_closed_ratio0,5
closed_unmerged_prs15
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.

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
25/25Kontohistorie — 60 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers6
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginnatefleming
public_repos60
account_age_days5.084
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 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 161 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdao-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

64Mittel
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
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://natefleming.github.io/dao-ai
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://natefleming.github.io/dao-ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionnein

Sicherheit

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

56Mittel · 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 23 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 0/30 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 10 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 — 61 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.

Abhängigkeits-Advisories

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
20.2/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: langgraph-checkpoint-postgres 3.0.5 (moderate 5.3)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages183
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:dao-ai@0.2.19 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 183 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.

90Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — examples/13_orchestration/instructions/AGENTS.md, examples/13_orchestration/skills/sporting_goods_store/research/AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.databricks.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.databricks.com/llms.txt
legible_history_share0,79
agent_instruction_filesexamples/13_orchestration/instructions/AGENTS.md, examples/13_orchestration/skills/sporting_goods_store/research/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes634

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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/dao_ai/apps/chat/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/dao_ai/apps/chat/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/dao_ai/apps/chat/tsconfig.json)
53.4/55Handhabbare Dateigrößen — 14/476 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes554.284
source_files_sampled476
oversized_source_files14

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
4Mitwirkende
1.240Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
6offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 12 ⇿
0Sterne
12Forks
84Releases

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.

0246810121222025-052025-122026-07
Major 0Minor 0Patch 84

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

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 · 2026-09-10 23:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests0 out of 23 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 0/30 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 10 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
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 23
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIargcomplete>=3.0.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-agents>=1.11.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-langchain>=0.20.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-mcp>=0.9.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-sdk>=0.126.0pyproject.toml
PyPIdatabricks-ai-search>=0.75pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.2.12pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1pyproject.toml
PyPIlangchain-mcp-adapters>=0.3.0pyproject.toml
PyPIlanggraph-checkpoint-postgres==3.0.5pyproject.toml
PyPIlanggraph>=1.1.10pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3pyproject.toml
PyPImcp>=1.26.0pyproject.toml
PyPImlflow>=3.10.1pyproject.toml
PyPInest-asyncio>=1.6.0pyproject.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
PyPIruamel.yaml>=0.18,<0.19pyproject.toml
PyPIsqlparse>=0.5.4pyproject.toml
PyPIunitycatalog-ai>=0.3.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 344

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 321 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIargcomplete3.7.0direkt
PyPIdatabricks-agents1.11.0direkt
PyPIdatabricks-ai-search0.76direkt
PyPIdatabricks-langchain0.20.0direkt
PyPIdatabricks-mcp0.9.0direkt
PyPIdatabricks-sdk0.137.0direkt
PyPIlangchain1.3.14direkt
PyPIlangchain-community0.4.2direkt
PyPIlangchain-mcp-adapters0.3.0direkt
PyPIlanggraph1.2.9direkt
PyPIlanggraph-checkpoint-postgres3.0.5direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPImlflow3.14.0direkt
PyPInest-asyncio1.6.0direkt
PyPIpsycopg3.3.4direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrfc87850.1.4direkt
PyPIruamel-yaml0.18.17direkt
PyPIsqlparse0.5.5direkt
PyPIunitycatalog-ai0.3.2direkt
npm@alloc/quick-lru5.2.0indirekt
npm@jridgewell/gen-mapping0.3.13indirekt
npm@jridgewell/remapping2.3.5indirekt
npm@jridgewell/resolve-uri3.1.2indirekt
npm@jridgewell/sourcemap-codec1.5.5indirekt
npm@jridgewell/trace-mapping0.3.31indirekt
npm@next/env14.2.35indirekt
npm@next/swc-darwin-arm6414.2.33indirekt
npm@next/swc-darwin-x6414.2.33indirekt
npm@next/swc-linux-arm64-gnu14.2.33indirekt
npm@next/swc-linux-arm64-musl14.2.33indirekt
npm@next/swc-linux-x64-gnu14.2.33indirekt
npm@next/swc-linux-x64-musl14.2.33indirekt
npm@next/swc-win32-arm64-msvc14.2.33indirekt
npm@next/swc-win32-ia32-msvc14.2.33indirekt
npm@next/swc-win32-x64-msvc14.2.33indirekt
npm@swc/counter0.1.3indirekt
npm@swc/helpers0.5.5indirekt
npm@tailwindcss/node4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-android-arm644.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-darwin-arm644.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-darwin-x644.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-freebsd-x644.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm-gnueabihf4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm64-gnu4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm64-musl4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-x64-gnu4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-x64-musl4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-wasm32-wasi4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-win32-arm64-msvc4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/oxide-win32-x64-msvc4.3.3indirekt
npm@tailwindcss/postcss4.3.3indirekt
npm@types/node22.20.1indirekt
npm@types/prop-types15.7.15indirekt
npm@types/react18.3.31indirekt
npm@types/react-dom18.3.7indirekt
npm@types/trusted-types2.0.7indirekt
npmbusboy1.6.0indirekt
npmcaniuse-lite1.0.30001810indirekt
npmclient-only0.0.1indirekt
npmclsx2.1.1indirekt
npmcsstype3.2.3indirekt
npmdetect-libc2.1.2indirekt
npmdompurify3.4.14indirekt
npmenhanced-resolve5.24.5indirekt
npmgraceful-fs4.2.11indirekt
npmjiti2.7.0indirekt
npmjs-tokens4.0.0indirekt
npmlightningcss1.32.0indirekt
npmlightningcss-android-arm641.32.0indirekt
npmlightningcss-darwin-arm641.32.0indirekt
npmlightningcss-darwin-x641.32.0indirekt
npmlightningcss-freebsd-x641.32.0indirekt
npmlightningcss-linux-arm-gnueabihf1.32.0indirekt
npmlightningcss-linux-arm64-gnu1.32.0indirekt
npmlightningcss-linux-arm64-musl1.32.0indirekt
npmlightningcss-linux-x64-gnu1.32.0indirekt
npmlightningcss-linux-x64-musl1.32.0indirekt
npmlightningcss-win32-arm64-msvc1.32.0indirekt
npmlightningcss-win32-x64-msvc1.32.0indirekt
npmloose-envify1.4.0indirekt
npmlucide-react0.469.0indirekt
npmmagic-string0.30.21indirekt
npmmarked14.1.4indirekt
npmnanoid3.3.18indirekt
npmnext14.2.35indirekt
npmpicocolors1.1.1indirekt
npmpostcss8.4.31indirekt
npmpostcss8.5.26indirekt
npmreact18.3.1indirekt
npmreact-dom18.3.1indirekt
npmscheduler0.23.2indirekt
npmsource-map-js1.2.1indirekt
npmstreamsearch1.1.0indirekt
npmstyled-jsx5.1.1indirekt
npmtailwindcss4.3.3indirekt
npmtapable2.3.3indirekt
npmtslib2.8.1indirekt
npmtypescript5.9.3indirekt
npmundici-types6.21.0indirekt
PyPIa2a-sdk0.3.26indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiohttp-retry2.9.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalembic1.18.5indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.117.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.30.0indirekt
PyPIazure-storage-file-datalake12.25.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto31.43.51indirekt
PyPIbotocore1.43.51indirekt
PyPIbracex3.0.1indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.1indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdao-ai0.2.20indirekt
PyPIdatabricks-ai-bridge0.21.0indirekt
PyPIdatabricks-connect17.0.10indirekt
PyPIdatabricks-openai0.17.0indirekt
PyPIdataclasses-json0.6.7indirekt
PyPIddgs9.14.4indirekt
PyPIdeepagents0.6.12indirekt
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PyPIgraphql-relay3.2.0indirekt
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PyPIgrpcio-status1.71.2indirekt
PyPIgunicorn26.0.0indirekt
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PyPIhyperframe6.1.0indirekt
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PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
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PyPIunitycatalog-langchain0.3.0indirekt
PyPIunitycatalog-openai0.2.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.17.0indirekt
PyPIuvicorn0.51.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv21.6.1indirekt
PyPIwaitress3.0.2indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcmatch11.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwhenever0.7.3indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:dao-ai@0.2.19 zieht 183 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
langgraph-checkpoint-postgres3.0.5direktmittel23.1.1

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

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