Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-18 09:05 UTC

overmind-core / overmind

Automatically optimize your AI agent's prompts, tool definitions, model selection, and pipeline logic through structured experimentation.

PythonKeine Lizenz erkannt★ 28 Sterne⑂ 3 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

overmind-core/overmind erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (26/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OvermindOrganisation

6 Follower9 öffentliche Reposseit Apr. 2025

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	overmind	0.1.67	-	49	vor 0 Tagen	ai api client enforcement overmind policy

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

44Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
10.4/36	Commit-Rhythmus — 15/52 Wochen mit Commits
16/18	Commit-Volumen — 59 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	59
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	15

Release-Disziplin

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/27	Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — keine Releases
0/27	Release-Rhythmus — keine Releases
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count

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?

26Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

26Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

23.2/60	Stars — 28 Stars
2.5/25	Forks — 3 Forks
0/15	Watcher — 0 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	3
stars	28
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

25Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
0/22.5	Lizenz — keine Lizenzdatei erkannt
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	nein
readme_badges	0
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

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

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.8/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 43 % der Commits
6.8/13.5	Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	5
top_contributor_share	0,433

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.1/30	PR-Annahme — 54/62 entschiedene PRs gemergt
10.4/13	Newcomer PR acceptance — 4/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	54
open_issues	0
closed_issues	3
prs_merged_7d	6
prs_decided_7d	7
prs_merged_30d	13
prs_decided_30d	14
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	8
first_time_authors_30d	2
first_time_prs_merged_30d	4
first_time_prs_decided_30d	5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
6.1/25	Reichweite des Inhabers — 6 Follower von overmind-core
9.9/25	Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	6
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	overmind-core
public_repos	9
account_age_days	485

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

Verwendete Eingangsdaten

packages	overmind
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
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://overmindlab.ai
10/10	Repository-Beschreibung
0/10	Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	—
has_wiki	ja
homepage	https://overmindlab.ai
docs_site	https://overmindlab.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 28 out of 28 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
6/7.5	Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5	Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5	Lizenz — license file not detected
7.5/7.5	Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	6,6

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	102
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 102 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

77Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .cursor/rules/bump-version.mdc, .cursor/rules/ponytail.mdc, skills/overmind/references/agents.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 54 von 60 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,9
agent_instruction_files	.cursor/rules/bump-version.mdc, .cursor/rules/ponytail.mdc, skills/overmind/references/agents.md
agent_instruction_max_bytes	3.300

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

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 60 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,1
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/24 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	33.008
source_files_sampled	24
oversized_source_files	0

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
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

28GitHub-Sterne

5Mitwirkende

59Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

0Releases

2Bus-Faktor

0offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:overmind@0.1.67; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿

0Sterne

3Forks

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.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10

6.6Gesamtwert

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 · 2026-08-18 09:04 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	28 out of 28 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
8	Code-Review	Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10	Contributors	project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
0	License	license file not detected
10	Maintained	19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10	SAST	SAST tool is run on all commits
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
9	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 17

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	psutil	`>=5.9.0`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.31.0`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0`	pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.25.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-api	`>=1.35.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-sdk	`>=1.35.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-http	`>=1.35.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`>=0.60b1`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation	`>=0.60b1`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions	`>=0.60b1`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions-ai	`>=0.4.13`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-anthropic	`>=0.53.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-google-generativeai	`>=0.53.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-agno	`>=0.53.0`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-instrumentation-openai	`>=0.53.1`	pyproject.toml
PyPI	opentelemetry-overmind	`>=0.53.0`	pyproject.toml
PyPI	litellm	`>=1.90.2`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 102

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 85 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	litellm	`1.92.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-api	`1.43.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-http	`1.43.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation	`0.64b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-agno	`0.62.1`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-anthropic	`0.62.1`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`0.64b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-google-generativeai	`0.62.1`	direkt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-openai	`0.62.1`	direkt
PyPI	opentelemetry-overmind	`0.53.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-sdk	`1.43.0`	direkt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions	`0.64b0`	direkt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions-ai	`0.5.1`	direkt
PyPI	psutil	`7.2.2`	direkt
PyPI	requests	`2.34.2`	direkt
PyPI	rich	`15.0.0`	direkt
PyPI	typer	`0.26.8`	direkt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.7.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.14.2`	indirekt
PyPI	asgiref	`3.12.1`	indirekt
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.6.17`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.9`	indirekt
PyPI	click	`8.4.2`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coverage	`7.15.1`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	execnet	`2.1.2`	indirekt
PyPI	fastuuid	`0.14.0`	indirekt
PyPI	filelock	`3.29.7`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.6.0`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.75.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.5.1`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`1.23.0`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.19`	indirekt
PyPI	idna	`3.18`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.9.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jiter	`0.16.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	multidict	`6.7.1`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.10.0`	indirekt
PyPI	openai	`2.45.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-common	`1.43.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-asgi	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-httpx	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-logging	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-requests	`0.64b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-proto	`1.43.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-util-http	`0.64b0`	indirekt
PyPI	overmind	`0.1.67`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.10.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.6.0`	indirekt
PyPI	propcache	`0.5.2`	indirekt
PyPI	protobuf	`7.35.1`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.4.4`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.7.10`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.21`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	tiktoken	`0.13.0`	indirekt
PyPI	tokenizers	`0.23.1`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.68.4`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.6.1`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.2`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirekt
PyPI	ydiff	`1.5`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 102 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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

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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.

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

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Paket-Ökosysteme

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