Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 10:24 UTC

pydantic / pydantic-ai

How Python does AI. Agents, realtime voice, image generation, embeddings. Every model, every interface, typed end to end.

PythonMIT★ 19.978 Sterne⑂ 2.720 Forksseit Juni 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#agent-framework#pydantic#python#genai#llm#harness#harness-engineering

pydantic/pydantic-ai 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 (74/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 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
3.035 Follower86 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
PyPIpydantic-ai2.43.015.860.597331vor 4 Tagen
PyPIclai2.43.028.581261vor 4 Tagen
PyPIpydantic-evals2.43.016.708.946280vor 4 Tagen
PyPIpydantic-graph2.43.0-309vor 4 Tagen
PyPIpydantic-ai-slim2.43.0147.324.679325vor 4 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 — 1.818 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_year1.818
human_commit_share0,96
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 4 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv2.43.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases1,8
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?

91Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 19.978 Stars
25/25Forks — 2.720 Forks
11.6/15Watcher — 124 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.720
stars19.978
watchers124
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 179.894.222 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydantic-ai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads179.894.222
unverified_packages_excludedclai
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?

84Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 23 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled98
top_contributor_share0,234

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
33.7/42Issue-Lösungsquote — 80 % der Issues geschlossen
19.5/30PR-Annahme — 3.003/4.619 entschiedene PRs gemergt
3.7/13Newcomer PR acceptance — 2/7 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs3.003
open_issues634
closed_issues2.589
prs_merged_7d23
prs_decided_7d58
prs_merged_30d24
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,803
closed_unmerged_prs1.616
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d2
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 — 3.035 Follower von pydantic
21.2/25Kontohistorie — 86 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.035
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginpydantic
public_repos86
account_age_days1.500

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 5 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 4 Tagen
20/20Versionshistorie — 331 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydantic-ai, clai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 32 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/pydantic-ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent-framework, pydantic, python, genai, llm, harness, harness-engineering
has_wikinein
homepagehttps://pydantic.dev/pydantic-ai
docs_sitehttps://pydantic.dev/pydantic-ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
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 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
3/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 13 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages98
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:pydantic-ai@2.43.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 98 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.

90Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/workflows/AGENTS.md, .github/workflows/CLAUDE.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md, docs/agent.md, docs/api/agent.md, docs/realtime/AGENTS.md, docs/realtime/CLAUDE.md, docs/realtime/gemini.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/capabilities/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/durable_exec/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/profiles/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/providers/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/toolsets/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, tests/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pydantic.dev/llms.txt)
36.1/40Lesbare Commit-Historie — 65 von 96 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,677
agent_instruction_files.github/workflows/AGENTS.md, .github/workflows/CLAUDE.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md, docs/agent.md, docs/api/agent.md, docs/realtime/AGENTS.md, docs/realtime/CLAUDE.md, docs/realtime/gemini.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/capabilities/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/durable_exec/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/models/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/native_tools/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/profiles/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/providers/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/realtime/CLAUDE.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/toolsets/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/AGENTS.md, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/ui/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, tests/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes108.174

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

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — examples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsexamples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (examples/pydantic_ai_examples/py.typed, pydantic_ai_slim/pydantic_ai/py.typed, pydantic_evals/pydantic_evals/py.typed, pydantic_graph/pydantic_graph/py.typed)
49.1/55Handhabbare Dateigrößen — 86/801 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes854.755
source_files_sampled801
oversized_source_files86

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 — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

19.978GitHub-Sterne
98Mitwirkende
1.818Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
3Bus-Faktor
634offene Issues
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 28 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'pydantic-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-evals' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-graph' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'pydantic-ai-slim' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for pydantic-ai carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for pydantic-evals carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for pydantic-ai-slim carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.720 ⇿
0Sterne
2.720Forks
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.

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

1.5001.7502.0002.2502.5002.7502.720122026-032026-062026-09
Major 1Minor 73Patch 19
OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 · 2026-09-16 10:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
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 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 40 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
6SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIanyio>=4.7.0pydantic_graph/pyproject.toml
PyPIlogfire-api>=3.14.1pydantic_graph/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12pydantic_graph/pyproject.toml
PyPItyping-inspection>=0.4.0pydantic_graph/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 350

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 342 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio—direkt
PyPIanyio4.14.1direkt
PyPIlogfire-api—direkt
PyPIlogfire-api4.37.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPItyping-inspection—direkt
PyPItyping-inspection0.4.2direkt
PyPIag-ui-protocol0.1.19indirekt
PyPIaiofile3.9.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiolimiter1.2.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIaiosqlite0.21.0indirekt
PyPIalembic1.17.2indirekt
PyPIamplitude-analytics1.2.3indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic1.3.0indirekt
PyPIapprise1.9.6indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIasgi-lifespan2.1.0indirekt
PyPIasgiref3.11.0indirekt
PyPIast-serialize0.5.0indirekt
PyPIasttokens2.4.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIasyncpg0.31.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIauthlib1.7.2indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIblockbuster1.5.26indirekt
PyPIboto31.42.63indirekt
PyPIboto3-stubs1.42.63indirekt
PyPIbotocore1.42.63indirekt
PyPIbotocore-stubs1.42.41indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.0indirekt
PyPIburner-redis0.1.6indirekt
PyPIburner-redis0.1.7indirekt
PyPIcachetools6.2.4indirekt
PyPIcaio0.9.25indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcohere5.20.6indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoolname2.2.0indirekt
PyPIcoverage7.13.0indirekt
PyPIcronsim2.7indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.1.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.3.4indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcyclopts4.15.0indirekt
PyPIdatasets4.4.2indirekt
PyPIdateparser1.2.2indirekt
PyPIdbos2.10.0indirekt
PyPIddgs9.10.0indirekt
PyPIdevtools0.12.2indirekt
PyPIdill0.4.0indirekt
PyPIdirty-equals0.11indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIduckdb1.4.3indirekt
PyPIduckduckgo-search8.1.1indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIeval-type-backport0.3.1indirekt
PyPIexa-py2.15.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfake-useragent2.2.0indirekt
PyPIfastapi0.138.1indirekt
PyPIfastavro1.12.1indirekt
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PyPIwhenever0.8.10indirekt
PyPIwrapt1.17.3indirekt
PyPIxai-sdk1.18.0indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pydantic-ai@2.43.0 zieht 98 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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