Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-13 18:39 UTC

phantomcyber / splunk-soar-sdk

Splunk SOAR SDK - the official tool for Splunk SOAR app development

PythonApache-2.0★ 10 Sterne⑂ 4 Forksseit Okt. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-Serverwie das ermittelt wird
#app#cisco#connector#phantom#sdk#soar#splunk

phantomcyber/splunk-soar-sdk erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen 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

Splunk SOAR (Phantom)Organisation
99 Follower27 öffentliche Reposseit März 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsplunk-soar-sdk6.1.43.604172vor 0 Tagenappciscoconnectorphantomsdksoarsplunk

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
28.4/36Commit-Rhythmus — 41/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 406 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year406
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 3,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag6.1.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3,1

Community & Verbreitung

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

44Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
15.5/60Stars — 10 Stars
4/25Forks — 4 Forks
4.3/15Watcher — 7 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4
stars10
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges9
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.4/80Downloads pro Monat — 3.604 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessplunk-soar-sdk
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.604
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?

73Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 31 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled9
top_contributor_share0,309

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
28/30PR-Annahme — 242/259 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs242
open_issues2
closed_issues10
prs_merged_7d1
prs_decided_7d3
prs_merged_30d11
prs_decided_30d14
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs17
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.4/25Reichweite des Inhabers — 99 Follower von phantomcyber
22.5/25Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers99
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginphantomcyber
public_repos27
account_age_days4.214

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 172 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessplunk-soar-sdk
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.org/project/splunk-soar-sdk/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsapp, cisco, connector, phantom, sdk, soar, splunk
has_wikija
homepagehttps://pypi.org/project/splunk-soar-sdk/
docs_sitehttps://pypi.org/project/splunk-soar-sdk/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
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
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 7 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 28 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): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
9.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: pyjwt 2.13.0 (critical 9.1)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories79
affected_packages11
assessed_packages259
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 4, high 4, moderate 3
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 259 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://phantomcyber.github.io/splunk-soar-sdk/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://phantomcyber.github.io/splunk-soar-sdk/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes2.169

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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/soar_sdk/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/soar_sdk/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/soar_sdk/py.typed)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 1/229 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes169.249
source_files_sampled229
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
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

10GitHub-Sterne
9Mitwirkende
406Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'soar-test-assistant' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:splunk-soar-sdk@6.1.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿
0Sterne
4Forks
52Releases

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.

1223344412025-112026-032026-07
Major 0Minor 24Patch 28
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 · 2026-10-13 18:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 7 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities28 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 24
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImcp>=1.28.1,<2.0.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIsplunk-soar-sdk>=3.0.0mcp_server/pyproject.toml
PyPItoml>=0.10.2, <1pyproject.toml
PyPItyper>=0.17.3, <0.18pyproject.toml
PyPIrich>=13, <15pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0, <8.4.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.10.0pyproject.toml
PyPIdistro>=1.8.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3pyproject.toml
PyPIrequests<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIhumanize>=4.12.2pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPIbleach>=6.4.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
PyPIbuild>=1.3.0pyproject.toml
PyPIsetuptools>=80.9.0pyproject.toml
PyPIhttpx-retries>=0.4.5pyproject.toml
PyPIhatchling>=1.28.0pyproject.toml
PyPIauthlib>=1.3.0,!=1.7.2pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.8.0pyproject.toml
PyPIextract-msg>=0.55.0pyproject.toml
PyPIpip-licenses>=5.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 259

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 46 direkte und 213 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIauthlib1.6.12direkt
PyPIauthlib1.7.1direkt
PyPIbeautifulsoup44.13.5direkt
PyPIbeautifulsoup44.14.2direkt
PyPIbleach6.4.0direkt
PyPIbuild1.3.0direkt
PyPIbuild1.4.0direkt
PyPIclick8.1.8direkt
PyPIclick8.3.3direkt
PyPIdistro1.8.0direkt
PyPIdistro1.9.0direkt
PyPIextract-msg0.55.0direkt
PyPIextract-msg0.56.0direkt
PyPIhatchling1.28.0direkt
PyPIhatchling1.31.0direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIhttpx-retries0.4.5direkt
PyPIhttpx-retries0.4.6direkt
PyPIhttpx-retries0.6.0direkt
PyPIhumanize4.12.3direkt
PyPIhumanize4.14.0direkt
PyPIhumanize4.15.0direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPIpackaging24.2direkt
PyPIpackaging25.0direkt
PyPIpackaging26.0direkt
PyPIpip-licenses5.5.5direkt
PyPIpydantic2.12.2direkt
PyPIpydantic2.12.4direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIpyjwt2.15.1direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich14.0.0direkt
PyPIrich14.2.0direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPIsetuptools83.0.0direkt
PyPIsplunk-soar-sdk6.1.0direkt
PyPIsplunk-soar-sdk6.1.4direkt
PyPItoml0.10.2direkt
PyPItqdm4.67.1direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPItyper0.17.4direkt
PyPItyper0.17.5direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.11.0indirekt
PyPIanyio4.12.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIboto31.42.3indirekt
PyPIbotocore1.42.3indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcertifi2025.4.26indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorclass2.2.2indirekt
PyPIcompressed-rtf1.0.7indirekt
PyPIcoverage7.12.0indirekt
PyPIcoverage7.13.0indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIcoverage7.6.7indirekt
PyPIcoverage7.8.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIeasygui0.98.3indirekt
PyPIebcdic1.1.1indirekt
PyPIebcdic2.0.1indirekt
PyPIexampleapp0.1.1indirekt
PyPIexampleapp-plaintext-state0.1.1indirekt
PyPIexampleapp-with-oauth0.1.0indirekt
PyPIexampleapp-with-webhook0.1.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIexecnet2.1.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.0indirekt
PyPIfilelock3.18.0indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIfilelock3.24.3indirekt
PyPIfuro2025.7.19indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidentify2.6.10indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidentify2.6.9indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipdb0.13.13indirekt
PyPIipython8.18.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjmespath1.0.1indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlibrt0.6.3indirekt
PyPIlibrt0.7.3indirekt
PyPIlibrt0.8.1indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdit-py-plugins0.4.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsoffcrypto-tool6.0.0indirekt
PyPImultidict6.7.0indirekt
PyPImypy1.15.0indirekt
PyPImypy1.19.0indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy1.2.0indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser3.0.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIolefile0.47indirekt
PyPIoletools0.60.2indirekt
PyPIparso0.8.4indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpcodedmp1.2.6indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.3.7indirekt
PyPIplatformdirs4.5.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.2.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprettytable3.17.0indirekt
PyPIprettytable3.18.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.51indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.4indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpydocstyle6.3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest7.4.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-rerunfailures15.1indirekt
PyPIpytest-watch4.2.0indirekt
PyPIpytest-watcher0.4.3indirekt
PyPIpytest-xdist3.6.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-magic0.4.27indirekt
PyPIpython-multipart0.0.31indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIred-black-tree-mod1.22indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrespx0.22.0indirekt
PyPIrpds-py0.29.0indirekt
PyPIrtfde0.1.2.2indirekt
PyPIruff0.11.7indirekt
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PyPIurllib32.7.0indirekt
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PyPIuvicorn0.38.0indirekt
PyPIvirtualenv20.30.0indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIvirtualenv20.38.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.13indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwin-unicode-console0.5indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 11

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 259 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 11 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pyjwt2.13.0direktkritisch282.15.0
anyio4.11.0indirektkritisch44.14.2
anyio4.12.0indirektkritisch44.14.2
anyio4.12.1indirektkritisch44.14.2
urllib32.7.0indirekthoch62.8.0
virtualenv20.30.0indirekthoch1021.7.13
virtualenv20.36.1indirekthoch821.7.13
virtualenv20.38.0indirekthoch821.7.13
filelock3.18.0indirektmittel43.20.3
multidict6.7.0indirektmittel16.9.1
pytest7.4.2indirektmittel29.0.3

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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