Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 12:14 UTC

nerevu / riko

A Python stream processing engine modeled after Yahoo! Pipes

PythonMIT★ 1.607 Sterne⑂ 75 Forksseit Juni 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#stream-processing#etl#parallelism#rss#data#asynchronous#library#cli#functional-programming#featured

nerevu/riko erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (85/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (57/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
gesamt / 100
Exzellent

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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Nerevu GroupOrganisation
3 Follower102 öffentliche Reposseit Sept. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIriko0.77.394173vor 17 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
9/36Commit-Rhythmus — 13/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 474 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year474
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 6 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 3,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count6
latest_release_tagv0.77.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases3,4
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?

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
52/60Stars — 1.607 Stars
15.6/25Forks — 75 Forks
9.2/15Watcher — 46 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks75
stars1.607
watchers46
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_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

57Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,865

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18.5/42Issue-Lösungsquote — 44 % der Issues geschlossen
22.2/30PR-Annahme — 34/46 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_prs34
open_issues19
closed_issues15
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,441
closed_unmerged_prs12
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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
4.3/25Reichweite des Inhabers — 3 Follower von nerevu
25/25Kontohistorie — 102 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginnerevu
public_repos102
account_age_days4.374

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 17 Tagen
20/20Versionshistorie — 73 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesriko
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish17

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsstream-processing, etl, parallelism, rss, data, asynchronous, library, cli, functional-programming, featured
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — keine Daten
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, CII-Best-Practices, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages31
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:riko@0.77.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 31 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.

67Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md, _docs/gameplans/agents.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
5.3/40Lesbare Commit-Historie — 10 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,1
agent_instruction_filesCLAUDE.md, _docs/gameplans/agents.md
agent_instruction_max_bytes30.907

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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
11/11Statische Typprüfung — pyrightconfig.json, riko/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyrightconfig.json, riko/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyrightconfig.json, riko/py.typed)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 1/224 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes64.632
source_files_sampled224
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

1.607GitHub-Sterne
13Mitwirkende
474Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
6Releases
1Bus-Faktor
19offene 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 ★ / 75 ⇿
0Sterne
75Forks

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.

025507574222016-072020-052024-03

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-18 12:13 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
k. A.CII-Best-Practicesinternal error: error during http.Do: Get "https://www.bestpractices.dev/projects.json?url=https://github.com/nerevu/riko": Get "https://www.bestpractices.dev/projects.json?url=https://github.com/nerevu/riko": dial tcp 146.75.73.55:443: i/o timeout
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbabel>=2.8.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIchardet>=3.0.4,<8.0.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.4.0pyproject.toml
PyPIfeedparser>=5.2.1,<7.0.0pyproject.toml
PyPIhtml5lib>=1.0.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.6pyproject.toml
PyPImeza>=0.42.5pyproject.toml
PyPImezmorize>=0.27.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4.2pyproject.toml
PyPIpygogo>=0.12.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.1,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpython-slugify>=1.2.5pyproject.toml
PyPIpytz>=2019.3pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0,<3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 110

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 14 direkte und 96 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbabel2.18.0direkt
PyPIchardet3.0.4direkt
PyPIclick8.4.0direkt
PyPIfeedparser6.0.12direkt
PyPIhtml5lib1.1direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPImeza0.47.0direkt
PyPImezmorize0.31.0direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPIpygogo1.3.0direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIpython-slugify1.2.6direkt
PyPIpytz2026.2direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIcachelib0.14.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcssselect1.5.0indirekt
PyPIcsv2ofx0.34.2indirekt
PyPIdbfread2.0.4indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastfeedparser0.6.0indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIijson3.5.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython9.13.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPInh30.3.6indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint4.0.5indirekt
PyPIpyright1.1.411indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIriko0.76.0indirekt
PyPIruff0.15.13indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsgmllib3k1.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItraitlets5.15.0indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItypes-html5lib1.1.11.20260518indirekt
PyPItypes-lxml2026.2.16indirekt
PyPItypes-webencodings0.5.0.20260408indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.0indirekt
PyPIwcwidth0.7.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIxlrd1.2.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:riko@0.77.3 zieht 31 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.

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 nerevu/riko teilen. Nebeneinander lesen →

98vectordotdev/vectorA high-performance observability data pipeline.Außergewöhnlich100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsAußergewöhnlich96dlt-hub/dltdata load tool (dlt) is an open source Python library that makes data loading easy 🛠️ Außergewöhnlich98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Außergewöhnlich97clientIO/jointA proven SVG-based JavaScript diagramming library powering exceptional UIsAußergewöhnlich96Effect-TS/effectBuild production-ready applications in TypeScriptAußergewöhnlich

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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