Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 13:31 UTC

pydantic / logfire

AI observability platform for production LLM and agent systems.

PythonMIT★ 4.442 Sterne⑂ 282 Forksseit Apr. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugPluginDesktop-Anwendungwie das ermittelt wird
#fastapi#logging#observability#openai#opentelemetry#pydantic#python#trace#metrics#ai#ai-tools#pydantic-ai#agent-observability#ai-observability#evals#llm-observability

pydantic/logfire erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (81/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

99
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.

99
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 89 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PydanticOrganisation · verifizierte Domain
2.985 Follower83 öffentliche Reposseit Aug. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIlogfire4.41.014.566.634190vor 6 Tagen
PyPIlogfire-api4.41.0-143vor 6 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 585 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year585
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 14,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.41.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases14,1
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?

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
59.2/60Stars — 4.442 Stars
20.4/25Forks — 282 Forks
6.8/15Watcher — 18 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks282
stars4.442
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 14.566.634 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslogfire
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads14.566.634
unverified_packages_excludedlogfire-api
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?

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 33 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,388

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
32.8/42Issue-Lösungsquote — 78 % der Issues geschlossen
26.9/30PR-Annahme — 1.464/1.630 entschiedene PRs gemergt
11.1/13Newcomer PR acceptance — 6/7 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.464
open_issues134
closed_issues482
prs_merged_7d29
prs_decided_7d31
prs_merged_30d53
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,782
closed_unmerged_prs166
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d7

Eigentümerschaft & Trägerschaft

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 2.985 Follower von pydantic
21.1/25Kontohistorie — 83 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.985
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginpydantic
public_repos83
account_age_days1.480

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 190 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslogfire, logfire-api
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 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 — 30 out of 30 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pydantic.dev/logfire/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 16 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsfastapi, logging, observability, openai, opentelemetry, pydantic, python, trace, metrics, ai, ai-tools, pydantic-ai, agent-observability, ai-observability, evals, llm-observability
has_wikinein
homepagehttps://pydantic.dev/logfire/
docs_sitehttps://pydantic.dev/logfire/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

81Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
6/7.5Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 33 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 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte 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_packages22
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:logfire@4.41.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 22 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.

94Außergewöhnlich · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/guides/web-ui/agents.md, docs/integrations/agent-frameworks/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pydantic.dev/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 93 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs/guides/web-ui/agents.md, docs/integrations/agent-frameworks/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes9.676

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

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — logfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 29 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configslogfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed
agent_commit_share0,29
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (logfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed)
51.9/55Handhabbare Dateigrößen — 15/263 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes287.089
source_files_sampled263
oversized_source_files15

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — cookbook, examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirscookbook, examples
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

4.442GitHub-Sterne
99Mitwirkende
585Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
134offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 17 authors (cap 12)
  • Could not fetch npm package 'pyodide_test' from its registry
  • pypi download statistics for 'logfire-api' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 282 ⇿
0Sterne
282Forks
100Releases

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.

050100150200250300281102024-042025-062026-08
Major 1Minor 64Patch 35

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6Gesamtwert

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 · 2026-08-27 13:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 33 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 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmpyodide^0.29.3pyodide_test/package.json
PyPIopentelemetry-sdk>= 1.39.0, < 1.45.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http>= 1.39.0, < 1.45.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation>= 0.41b0pyproject.toml
PyPIrich>= 13.4.2pyproject.toml
PyPIprotobuf>= 4.23.4pyproject.toml
PyPItyping-extensions>= 4.1.0pyproject.toml
PyPItomli>= 2.0.1pyproject.toml
PyPIexecuting>= 2.0.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 277

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 268 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npmpyodide0.29.3direkt
PyPIexecuting2.2.1direkt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.44.0direkt
PyPIopentelemetry-instrumentation0.65b0direkt
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0direkt
PyPIprotobuf7.35.1direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPItomli2.4.1direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
npm@types/emscripten1.41.5indirekt
npmws8.21.0indirekt
PyPIaiofile3.12.3indirekt
PyPIaiofile3.9.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaiosqlite0.21.0indirekt
PyPIamqp5.3.1indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanthropic0.121.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIasgiref3.12.1indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIasyncpg0.31.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbilliard4.2.4indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto31.43.70indirekt
PyPIbotocore1.43.70indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcaio0.12.2indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcelery5.6.3indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIclaude-agent-sdk0.2.137indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIclick-didyoumean0.3.1indirekt
PyPIclick-plugins1.1.1.2indirekt
PyPIclick-repl0.3.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdirty-equals0.11indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdjango5.2.17indirekt
PyPIdjango6.1indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocker7.2.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdspy3.3.0indirekt
PyPIelastic-transport9.4.2indirekt
PyPIelasticsearch9.5.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIeval-type-backport0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfast-depends3.0.8indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIfastmcp-slim3.4.7indirekt
PyPIfaststream0.7.4indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgenai-prices0.1.3indirekt
PyPIgepa0.1.1indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.3indirekt
PyPIgoogle-genai2.18.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.10.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhttpx22.10.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.9.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinline-snapshot0.35.4indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.4indirekt
PyPIjson-repair0.63.1indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkombu5.6.2indirekt
PyPIlangchain1.3.15indirekt
PyPIlangchain-core1.5.4indirekt
PyPIlangchain-openai1.5.0indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.18indirekt
PyPIlanggraph1.2.11indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.2.0indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.4.2indirekt
PyPIlangsmith0.10.18indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlitellm1.96.2indirekt
PyPIlogfire4.41.0indirekt
PyPIlogfire-api4.41.0indirekt
PyPIloguru0.7.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImcp1.29.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImysql-connector-python26.7.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPInumpy2.5.2indirekt
PyPIopenai2.54.0indirekt
PyPIopenai-agents0.20.0indirekt
PyPIopeninference-instrumentation0.1.57indirekt
PyPIopeninference-instrumentation-dspy0.1.39indirekt
PyPIopeninference-instrumentation-litellm0.1.37indirekt
PyPIopeninference-semantic-conventions0.1.32indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-server0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-asyncpg0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-aws-lambda0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-celery0.65b0indirekt
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PyPIvcrpy8.3.0indirekt
PyPIvine5.1.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIwrapt2.3.0indirekt
PyPIxxhash4.0.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:logfire@4.41.0 zieht 22 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.

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