Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 16:28 UTC

polakowo / vectorbt

The backtesting engine that gives you an unfair advantage. Run thousands of trading ideas before others finish one.

PythonEigene Lizenz★ 9.110 Sterne⑂ 1.170 Forksseit Nov. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#backtesting#trading#algorithmic-trading#trading-strategies#cryptocurrency#data-visualization#time-series#data-science#finance#machine-learning#portfolio-optimization#quantitative-finance#quantitative-analysis#algorithmic-traiding

polakowo/vectorbt erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (82/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (61/100). Zuletzt vor 46 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Oleg PolakowPersönliches Konto
1.068 Follower19 öffentliche Reposseit Okt. 2012

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIvectorbt1.1.0386.38763vor 73 Tagen
PyPIvectorbt-rust1.1.01.7632vor 73 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

72Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 46 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 147 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year147
human_commit_share0,99
days_since_last_push46
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 4 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 73 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 53,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count4
latest_release_tagv1.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release73
mean_days_between_releases53,3
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?

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 9.110 Stars
25/25Forks — 1.170 Forks
12/15Watcher — 145 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.170
stars9.110
watchers145
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges10
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
74.5/80Downloads pro Monat — 388.150 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvectorbt, vectorbt-rust
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads388.150
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 95 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 20 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled20
top_contributor_share0,949

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
31.8/42Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
26/30PR-Annahme — 59/68 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs59
open_issues121
closed_issues377
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,757
closed_unmerged_prs9
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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
21.8/25Reichweite des Inhabers — 1.068 Follower von polakowo
21.5/25Kontohistorie — 19 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.068
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpolakowo
public_repos19
account_age_days5.073
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 73 Tagen
20/20Versionshistorie — 63 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvectorbt, vectorbt-rust
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish73

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), rustfmt.toml
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://vectorbt.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbacktesting, trading, algorithmic-trading, trading-strategies, cryptocurrency, data-visualization, time-series, data-science, finance, machine-learning, portfolio-optimization, quantitative-finance, quantitative-analysis, algorithmic-traiding
has_wikinein
homepagehttps://vectorbt.dev
docs_sitehttps://vectorbt.dev
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.5/2.5CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages58
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:vectorbt@1.1.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 58 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 84 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,848
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — rust/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), rustfmt.toml
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 1 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
lockfilesCargo.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0,03
toolchain_manifestsrust/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini)
45/55Handhabbare Dateigrößen — 23/127 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes429.319
source_files_sampled127
oversized_source_files23

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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

9.110GitHub-Sterne
20Mitwirkende
147Commits, letzte 12 Monate
46Tage seit letztem Push
4Releases
1Bus-Faktor
121offene Issues
crates.io, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch crates package 'vectorbt-rust' from its registry
  • pypi download statistics for 'vectorbt-rust' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for vectorbt-rust carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.170 ⇿
0Sterne
1.170Forks
4Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

02004006008001.0001.2001.170202021-112024-042026-09
Major 1Minor 1Patch 2

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-09-17 16:27 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
6CI-Tests3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 5/23 approved changesets -- score normalized to 2
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 23
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=2.4.6pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.3,<4.0pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIplotly>=4.12.0pyproject.toml
PyPIipywidgets>=7.0.0pyproject.toml
PyPIanywidget—pyproject.toml
PyPInumba>=0.66pyproject.toml
PyPIdill—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIdateparser—pyproject.toml
PyPIimageio—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPIschedule—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIpytz—pyproject.toml
PyPImypy_extensions—pyproject.toml
crates.iopyo30.29rust/Cargo.toml
crates.ionumpy0.29rust/Cargo.toml
crates.iondarray0.17rust/Cargo.toml
crates.iorand0.10rust/Cargo.toml
crates.iorand_chacha0.10rust/Cargo.toml
PyPInumpy>=2.4.6rust/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 66

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 22 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
crates.iondarray0.17.2direkt
crates.ionumpy0.29.0direkt
crates.iopyo30.29.0direkt
crates.iorand0.10.2direkt
crates.iorand_chacha0.10.0direkt
PyPIanywidget—direkt
PyPIdateparser—direkt
PyPIdill—direkt
PyPIimageio—direkt
PyPIipywidgets—direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPImypy-extensions—direkt
PyPInumba—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIplotly—direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIschedule—direkt
PyPIscikit-learn—direkt
PyPIscipy—direkt
PyPItqdm—direkt
crates.ioautocfg1.5.1indirekt
crates.iocfg-if1.0.4indirekt
crates.iochacha200.10.1indirekt
crates.iocpufeatures0.3.0indirekt
crates.iogetrandom0.4.3indirekt
crates.ioheck0.5.0indirekt
crates.iolibc0.2.186indirekt
crates.iomatrixmultiply0.3.10indirekt
crates.ionum-complex0.4.6indirekt
crates.ionum-integer0.1.46indirekt
crates.ionum-traits0.2.19indirekt
crates.ioonce_cell1.21.4indirekt
crates.ioportable-atomic1.13.1indirekt
crates.ioportable-atomic-util0.2.7indirekt
crates.ioppv-lite860.2.21indirekt
crates.ioproc-macro21.0.106indirekt
crates.iopyo3-build-config0.29.0indirekt
crates.iopyo3-ffi0.29.0indirekt
crates.iopyo3-macros0.29.0indirekt
crates.iopyo3-macros-backend0.29.0indirekt
crates.ioquote1.0.46indirekt
crates.ior-efi6.0.0indirekt
crates.iorand_core0.10.1indirekt
crates.iorawpointer0.2.1indirekt
crates.iorustc-hash2.1.3indirekt
crates.iosyn2.0.118indirekt
crates.iotarget-lexicon0.13.5indirekt
crates.iounicode-ident1.0.24indirekt
crates.iozerocopy0.8.52indirekt
crates.iozerocopy-derive0.8.52indirekt
PyPIbacktrader—indirekt
PyPIccxt—indirekt
PyPIdash—indirekt
PyPIdash-bootstrap-components—indirekt
PyPIflask-caching—indirekt
PyPImaturin—indirekt
PyPIpython-telegram-bot—indirekt
PyPIquantstats—indirekt
PyPIray—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIta-lib—indirekt
PyPIvectorbt—indirekt
PyPIvectorbt-rust1.1.0indirekt
PyPIyfinance—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:vectorbt@1.1.0 zieht 58 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

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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.