Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-21 20:49 UTC

opengeos / geoai

GeoAI: Artificial Intelligence for Geospatial Data

PythonMIT★ 3.387 Sterne⑂ 480 Forksseit Aug. 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird

#ai #data-science #geoai #geopython #geospatial #jupyter #python #deep-learning #earth-observation #pytorch #remote-sensing #segmentation

opengeos/geoai erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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

Open Geospatial SolutionsOrganisation

4.088 Follower174 öffentliche Reposseit Apr. 2023

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	geoai-py	0.43.1	-	90	vor 0 Tagen	geoai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
30.5/36	Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 380 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	380
human_commit_share	0,86
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	44

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 94 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,4 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	94
latest_release_tag	v0.43.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	13,4

Community & Verbreitung

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

80Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

89Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

57.3/60	Stars — 3.387 Stars
22.3/25	Forks — 480 Forks
9/15	Watcher — 43 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	480
stars	3.387
watchers	43
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	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	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

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

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

35Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 27 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	27
top_contributor_share	0,885

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

40.7/42	Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
26.7/30	PR-Annahme — 520/584 entschiedene PRs gemergt
13/13	Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/23 approved changesets -- score normalized to 7

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	520
open_issues	7
closed_issues	226
prs_merged_7d	5
prs_decided_7d	5
prs_merged_30d	10
prs_decided_30d	10
issue_closed_ratio	0,97
closed_unmerged_prs	64
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	3
first_time_prs_decided_30d	3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 4.088 Follower von opengeos
19.9/25	Kontohistorie — 174 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	4.088
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	opengeos
public_repos	174
account_age_days	1.266

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 90 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	geoai-py
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 14 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — geoai-mcp-server/pyproject.toml ([tool.ruff]), pyproject.toml ([tool.flake8])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.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	ja
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://opengeoai.org
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 12 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	ai, data-science, geoai, geopython, geospatial, jupyter, python, deep-learning, earth-observation, pytorch, remote-sensing, segmentation
has_wiki	nein
homepage	https://opengeoai.org
docs_site	https://opengeoai.org
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5	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
5.2/7.5	Code-Review — Found 18/23 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5	Contributors — project has 6 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 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 14 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	18
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	0
scorecard_aggregate	5

Abhängigkeits-Advisories

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

13.7/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: mcp 1.26.0 (high 7.6)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	255
affected_packages	29
assessed_packages	368
unassessed_packages	70
affected_by_severity	critical 4, high 17, moderate 6, unknown 2
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 368 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 70 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 86 von 86 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

62Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — geoai-mcp-server/pyproject.toml ([tool.ruff]), pyproject.toml ([tool.flake8])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 11 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	—
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,06
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,11

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
50.9/55	Handhabbare Dateigrößen — 17/228 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	250.788
source_files_sampled	228
oversized_source_files	17

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	ja
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

3.387GitHub-Sterne

27Mitwirkende

380Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

94Releases

1Bus-Faktor

7offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'geoai-py' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
Could not fetch pypi package 'cli-anything-geoai' from its registry
Could not fetch pypi package 'geoai-mcp-server' from its registry
deps.dev does not index pypi:geoai-py@0.43.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 480 ⇿

0Sterne

480Forks

91Releases

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 42Patch 49

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10

5.0Gesamtwert

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 · 2026-09-21 20:48 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
3	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
7	Code-Review	Found 18/23 approved changesets -- score normalized to 7
10	Contributors	project has 6 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 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
1	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	14 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 5

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	mcp	`>=1.0.0,<2.0.0`	geoai-mcp-server/pyproject.toml
PyPI	geoai-py	`>=0.29.0`	geoai-mcp-server/pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.0.0`	geoai-mcp-server/pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`>=1.0.0`	geoai-mcp-server/pyproject.toml
PyPI	aiofiles	`>=23.0.0`	geoai-mcp-server/pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 438

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 429 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	aiofiles	`—`	direkt
PyPI	geoai-py	`—`	direkt
PyPI	geoai-py	`0.37.2`	direkt
PyPI	mcp	`—`	direkt
PyPI	mcp	`1.26.0`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.12.5`	direkt
PyPI	python-dotenv	`—`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	direkt
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirekt
PyPI	accelerate	`1.13.0`	indirekt
PyPI	aenum	`3.1.16`	indirekt
PyPI	affine	`2.4.0`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.13.5`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	albucore	`0.0.24`	indirekt
PyPI	albumentations	`—`	indirekt
PyPI	albumentations	`2.0.8`	indirekt
PyPI	aniso8601	`10.0.1`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anthropic	`0.85.0`	indirekt
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.9.3`	indirekt
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	anywidget	`0.9.21`	indirekt
PyPI	apsw	`3.51.3.0`	indirekt
PyPI	apswutils	`0.1.2`	indirekt
PyPI	argon2-cffi	`25.1.0`	indirekt
PyPI	argon2-cffi-bindings	`25.1.0`	indirekt
PyPI	arrow	`1.4.0`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirekt
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	aws-requests-auth	`0.4.3`	indirekt
PyPI	beartype	`0.22.9`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	bitsandbytes	`0.49.2`	indirekt
PyPI	bleach	`6.3.0`	indirekt
PyPI	blinker	`1.9.0`	indirekt
PyPI	blis	`1.3.3`	indirekt
PyPI	boto3	`1.42.70`	indirekt
PyPI	botocore	`1.42.70`	indirekt
PyPI	bqplot	`0.12.45`	indirekt
PyPI	branca	`0.8.2`	indirekt
PyPI	buildingregulariser	`0.2.4`	indirekt
PyPI	bump-my-version	`—`	indirekt
PyPI	cachelib	`0.13.0`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.0.5`	indirekt
PyPI	catalogue	`2.0.10`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.6`	indirekt
PyPI	click	`—`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	click-plugins	`1.1.1.2`	indirekt
PyPI	cligj	`0.7.2`	indirekt
PyPI	cloudpathlib	`0.23.0`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	color-operations	`0.2.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coloredlogs	`15.0.1`	indirekt
PyPI	comm	`0.2.3`	indirekt
PyPI	confection	`0.1.5`	indirekt
PyPI	contextily	`—`	indirekt
PyPI	contextily	`1.7.0`	indirekt
PyPI	contourpy	`1.3.2`	indirekt
PyPI	coverage	`—`	indirekt
PyPI	cryptography	`46.0.6`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`12.9.4`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.4.3`	indirekt
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirekt
PyPI	cymem	`2.0.13`	indirekt
PyPI	datasets	`—`	indirekt
PyPI	datasets	`4.8.2`	indirekt
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirekt
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirekt
PyPI	dill	`0.4.1`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.17.0`	indirekt
PyPI	duckdb	`1.5.0`	indirekt
PyPI	einops	`0.8.2`	indirekt
PyPI	eval-type-backport	`0.3.1`	indirekt
PyPI	ever-beta	`0.5.6`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastai	`2.8.7`	indirekt
PyPI	fastcore	`1.12.26`	indirekt
PyPI	fastdownload	`0.0.7`	indirekt
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirekt
PyPI	fastlite	`0.2.4`	indirekt
PyPI	fastprogress	`1.1.5`	indirekt
PyPI	fasttransform	`0.0.2`	indirekt
PyPI	filelock	`3.25.2`	indirekt
PyPI	fiona	`1.10.1`	indirekt
PyPI	flake8	`—`	indirekt
PyPI	flask	`3.1.3`	indirekt
PyPI	flask-caching	`2.3.1`	indirekt
PyPI	flask-cors	`6.0.2`	indirekt
PyPI	flask-restx	`1.3.2`	indirekt
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirekt
PyPI	folium	`0.20.0`	indirekt
PyPI	fonttools	`4.62.1`	indirekt
PyPI	fqdn	`1.5.1`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.2.0`	indirekt
PyPI	gdown	`5.2.1`	indirekt
PyPI	geodeep	`0.9.12`	indirekt
PyPI	geographiclib	`2.1`	indirekt
PyPI	geojson	`3.2.0`	indirekt
PyPI	geopandas	`—`	indirekt
PyPI	geopandas	`1.1.3`	indirekt
PyPI	geopy	`2.4.1`	indirekt
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirekt
PyPI	gitpython	`3.1.46`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.78.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.4.2`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httptools	`0.7.1`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	httpx-sse	`0.4.3`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`—`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`1.7.1`	indirekt
PyPI	humanfriendly	`10.0`	indirekt
PyPI	hydra-core	`1.3.2`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	imageio	`2.37.3`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	importlib-resources	`6.5.2`	indirekt
PyPI	ipyevents	`2.0.4`	indirekt
PyPI	ipyfilechooser	`0.6.0`	indirekt
PyPI	ipykernel	`—`	indirekt
PyPI	ipyleaflet	`0.20.0`	indirekt
PyPI	ipython	`8.38.0`	indirekt
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirekt
PyPI	ipytree	`0.2.2`	indirekt
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PyPI	lightning-utilities	`0.15.3`	indirekt
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PyPI	localtileserver	`0.11.0`	indirekt
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PyPI	mapclassify	`2.8.1`	indirekt
PyPI	maplibre	`—`	indirekt
PyPI	maplibre	`0.3.6`	indirekt
PyPI	markdown	`3.10.2`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirekt
PyPI	markdownify	`1.2.2`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	matplotlib	`3.10.8`	indirekt
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.1`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mercantile	`1.2.1`	indirekt
PyPI	mistune	`3.2.0`	indirekt
PyPI	mkdocs	`—`	indirekt
PyPI	mkdocs-git-revision-date-localized-plugin	`—`	indirekt
PyPI	mkdocs-git-revision-date-plugin	`—`	indirekt
PyPI	mkdocs-jupyter	`—`	indirekt
PyPI	mkdocs-material	`—`	indirekt
PyPI	mkdocs-pdf-export-plugin	`—`	indirekt
PyPI	mkdocstrings	`—`	indirekt
PyPI	mkdocstrings-crystal	`—`	indirekt
PyPI	mkdocstrings-python	`—`	indirekt
PyPI	ml-dtypes	`0.5.4`	indirekt
PyPI	morecantile	`6.2.0`	indirekt
PyPI	mpmath	`1.3.0`	indirekt
PyPI	multiclean	`0.2.0`	indirekt
PyPI	multidict	`6.7.1`	indirekt
PyPI	multiprocess	`0.70.19`	indirekt
PyPI	murmurhash	`1.0.15`	indirekt
PyPI	mystmd	`—`	indirekt
PyPI	narwhals	`2.18.0`	indirekt
PyPI	nbclient	`0.10.4`	indirekt
PyPI	nbconvert	`—`	indirekt
PyPI	nbconvert	`7.17.0`	indirekt
PyPI	nbformat	`—`	indirekt
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirekt
PyPI	networkx	`3.4.2`	indirekt
PyPI	numexpr	`2.14.1`	indirekt
PyPI	numpy	`—`	indirekt
PyPI	numpy	`2.2.6`	indirekt
PyPI	nvidia-cublas-cu12	`12.8.4.1`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-cupti-cu12	`12.8.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-nvrtc-cu12	`12.8.93`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-runtime-cu12	`12.8.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cudnn-cu12	`9.10.2.21`	indirekt
PyPI	nvidia-cufft-cu12	`11.3.3.83`	indirekt
PyPI	nvidia-cufile-cu12	`1.13.1.3`	indirekt
PyPI	nvidia-curand-cu12	`10.3.9.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cusolver-cu12	`11.7.3.90`	indirekt
PyPI	nvidia-cusparse-cu12	`12.5.8.93`	indirekt
PyPI	nvidia-cusparselt-cu12	`0.7.1`	indirekt
PyPI	nvidia-ml-py	`13.590.48`	indirekt
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PyPI	onnx	`—`	indirekt
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PyPI	pillow	`12.2.0`	indirekt
PyPI	pip	`—`	indirekt
PyPI	planetary-computer	`—`	indirekt
PyPI	planetary-computer	`1.0.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.9.4`	indirekt
PyPI	plotly	`6.6.0`	indirekt
PyPI	plum-dispatch	`2.8.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`—`	indirekt
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PyPI	prometheus-client	`0.24.1`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`—`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirekt
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PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
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PyPI	pyarrow	`—`	indirekt
PyPI	pyarrow	`23.0.1`	indirekt
PyPI	pycocotools	`2.0.11`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.41.5`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.13.1`	indirekt
PyPI	pydeprecate	`0.5.0`	indirekt
PyPI	pygments	`—`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.12.1`	indirekt
PyPI	pymdown-extensions	`—`	indirekt
PyPI	pyogrio	`0.12.1`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pyproj	`3.7.1`	indirekt
PyPI	pyreadline3	`3.5.4`	indirekt
PyPI	pysocks	`1.7.1`	indirekt
PyPI	pystac	`1.14.3`	indirekt
PyPI	pystac-client	`—`	indirekt
PyPI	pystac-client	`0.9.0`	indirekt
PyPI	python-box	`7.4.1`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-fasthtml	`0.12.50`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.0.0`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.22`	indirekt
PyPI	pytorch-lightning	`2.6.1`	indirekt
PyPI	pytz	`2026.1.post1`	indirekt
PyPI	pywin32	`311`	indirekt
PyPI	pywinpty	`3.0.3`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirekt
PyPI	rasterio	`—`	indirekt
PyPI	rasterio	`1.4.4`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.2.28`	indirekt
PyPI	requests	`2.33.1`	indirekt
PyPI	rfc3339-validator	`0.1.4`	indirekt
PyPI	rfc3986-validator	`0.1.1`	indirekt
PyPI	rfc3987-syntax	`1.1.0`	indirekt
PyPI	rfdetr	`1.6.3`	indirekt
PyPI	rich	`14.3.3`	indirekt
PyPI	rio-cogeo	`6.0.0`	indirekt
PyPI	rio-tiler	`7.9.3`	indirekt
PyPI	rioxarray	`—`	indirekt
PyPI	rioxarray	`0.19.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	rtree	`1.4.1`	indirekt
PyPI	s3transfer	`0.16.0`	indirekt
PyPI	safetensors	`—`	indirekt
PyPI	safetensors	`0.7.0`	indirekt
PyPI	scikit-image	`—`	indirekt
PyPI	scikit-image	`0.25.2`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`—`	indirekt
PyPI	scikit-learn	`1.7.2`	indirekt
PyPI	scipy	`1.15.3`	indirekt
PyPI	scooby	`0.11.0`	indirekt
PyPI	segmentation-models-pytorch	`0.5.0`	indirekt
PyPI	send2trash	`2.1.0`	indirekt
PyPI	sentry-sdk	`2.55.0`	indirekt
PyPI	server-thread	`0.3.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`—`	indirekt
PyPI	setuptools	`82.0.1`	indirekt
PyPI	setuptools-scm	`—`	indirekt
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PyPI	simpervisor	`1.0.0`	indirekt
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PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	slack-bolt	`1.27.0`	indirekt
PyPI	slack-sdk	`3.41.0`	indirekt
PyPI	smart-open	`7.5.1`	indirekt
PyPI	smmap	`5.0.3`	indirekt
PyPI	smoothify	`—`	indirekt
PyPI	smoothify	`0.2.1`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	spacy	`3.8.11`	indirekt
PyPI	spacy-legacy	`3.0.12`	indirekt
PyPI	spacy-loggers	`1.0.5`	indirekt
PyPI	sphinx	`—`	indirekt
PyPI	srsly	`2.5.2`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.3.3`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	starlette	`0.52.1`	indirekt
PyPI	strands-agents	`—`	indirekt
PyPI	strands-agents	`1.30.0`	indirekt
PyPI	strands-agents-tools	`0.2.22`	indirekt
PyPI	stringzilla	`4.6.0`	indirekt
PyPI	supervision	`0.27.0.post2`	indirekt
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirekt
PyPI	tensorboard	`2.20.0`	indirekt
PyPI	tensorboard-data-server	`0.7.2`	indirekt
PyPI	tensorboardx	`2.6.4`	indirekt
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirekt
PyPI	terratorch	`—`	indirekt
PyPI	thinc	`8.3.10`	indirekt
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirekt
PyPI	tifffile	`2025.5.10`	indirekt
PyPI	timm	`—`	indirekt
PyPI	timm	`1.0.25`	indirekt
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PyPI	tokenizers	`0.22.2`	indirekt
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PyPI	torchgeo	`0.6.2`	indirekt
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PyPI	tzdata	`2025.3`	indirekt
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PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
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PyPI	xarray	`2025.6.1`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	xyzservices	`2025.11.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	zensical	`—`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 29

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 368 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 29 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte. 70 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
anyio	`4.12.1`	indirekt	kritisch	2	`4.14.2`
cryptography	`46.0.6`	indirekt	kritisch	9	`50.0.0`
gitpython	`3.1.46`	indirekt	kritisch	55	`3.1.60`
pillow	`12.2.0`	indirekt	kritisch	26	`12.3.0`
mcp	`1.26.0`	direkt	hoch	6	`1.28.1`
accelerate	`1.13.0`	indirekt	hoch	2	—
aiohttp	`3.13.5`	indirekt	hoch	28	`3.14.3`
click	`8.3.1`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
gdown	`5.2.1`	indirekt	hoch	2	`5.2.2`
hydra-core	`1.3.2`	indirekt	hoch	2	`1.3.4`
jupyter-server	`2.17.0`	indirekt	hoch	13	`2.21.0`
lightning	`2.6.1`	indirekt	hoch	2	`2022.6.15`
mistune	`3.2.0`	indirekt	hoch	32	`3.3.0`
pyjwt	`2.12.1`	indirekt	hoch	9	`2.13.0`
python-multipart	`0.0.22`	indirekt	hoch	12	`0.0.31`
soupsieve	`2.8.3`	indirekt	hoch	6	`2.9.0`
starlette	`0.52.1`	indirekt	hoch	10	`1.3.1`
torch	`2.10.0`	indirekt	hoch	2	`2.13.0`
tornado	`6.5.5`	indirekt	hoch	11	`6.5.8`
transformers	`5.3.0`	indirekt	hoch	3	`5.10.0`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	4	`2.7.0`
bleach	`6.3.0`	indirekt	mittel	3	`6.4.0`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
nbconvert	`7.17.0`	indirekt	mittel	4	`7.17.1`
onnx	`1.21.0`	indirekt	mittel	4	`1.22.0`
pydantic-settings	`2.13.1`	indirekt	mittel	1	`2.14.2`
setuptools	`82.0.1`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
datasets	`4.8.2`	indirekt	unbekannt	1	`5.0.1`
pytorch-lightning	`2.6.1`	indirekt	unbekannt	1	`2.6.6`

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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