Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 19:26 UTC

pydantic / pydantic-ai

AI Agent Framework, the Pydantic way

PythonMIT★ 19.055 Sterne⑂ 2.479 Forksseit Juni 2024Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

#agent-framework #pydantic #python #genai #llm

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 (78/100). Zuletzt heute aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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

Eigentümerschaft

PydanticOrganisation

2.949 Follower80 öffentliche Reposseit Aug. 2022

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
PyPI	pydantic-ai	2.23.0	15.860.597	302	vor 0 Tagen
PyPI	clai	2.23.0	20.186	232	vor 0 Tagen
PyPI	pydantic-evals	2.23.0	16.708.946	251	vor 0 Tagen
PyPI	pydantic-graph	2.23.0	-	280	vor 0 Tagen
PyPI	pydantic-ai-slim	2.23.0	147.324.679	296	vor 0 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

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36	Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.663 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.663
human_commit_share	0,91
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,5 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v2.23.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	1,5

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?

90Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 19.055 Stars
25/25	Forks — 2.479 Forks
11.4/15	Watcher — 114 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	2.479
stars	19.055
watchers	114
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	5
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

80/80	Downloads pro Monat — 179.894.222 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	pydantic-ai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	179.894.222
unverified_packages_excluded	clai

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?

86Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

43.2/54	Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.3/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 23 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 41 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	4
contributors_sampled	98
top_contributor_share	0,232

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

68Gut

Wie die Bewertung erfolgt

35.6/42	Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
20/30	PR-Annahme — 2.629/3.945 entschiedene PRs gemergt
0.6/13	Newcomer PR acceptance — 1/23 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 21/25 approved changesets -- score normalized to 8

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	2.629
open_issues	420
closed_issues	2.331
prs_merged_7d	25
prs_decided_7d	54
prs_merged_30d	25
prs_decided_30d	54
issue_closed_ratio	0,847
closed_unmerged_prs	1.316
first_time_authors_30d	8
first_time_prs_merged_30d	1
first_time_prs_decided_30d	23

Eigentümerschaft & Trägerschaft

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.9/25	Reichweite des Inhabers — 2.949 Follower von pydantic
21/25	Kontohistorie — 80 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	2.949
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	pydantic
public_repos	80
account_age_days	1.457

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 — 5 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 302 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	pydantic-ai, clai, pydantic-evals, pydantic-graph, pydantic-ai-slim
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 — 26 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 — 30 out of 30 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://pydantic.dev/pydantic-ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 5 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	agent-framework, pydantic, python, genai, llm
has_wiki	nein
homepage	https://pydantic.dev/pydantic-ai
docs_site	https://pydantic.dev/pydantic-ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 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 21/25 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5	Contributors — project has 41 contributing companies or organizations
0/10	Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
4.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
3.5/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
3/7.5	Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	7,2

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

35/35	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	11
affected_packages	4
assessed_packages	362
unassessed_packages	8
affected_by_severity	high 1, moderate 3
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. 362 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 8 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .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, 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/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
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
28.7/40	Lesbare Commit-Historie — 49 von 91 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,538
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, 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/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_bytes	69.176

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

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration
11/11	Statische 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
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
4/10	Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
9/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9

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	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
agent_commit_share	0,02
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer 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)
50.2/55	Handhabbare Dateigrößen — 54/622 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.008.391
source_files_sampled	622
oversized_source_files	54

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

19.055GitHub-Sterne

98Mitwirkende

1.663Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

4Bus-Faktor

420offene 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 17 authors (cap 12)
deps.dev does not index pypi:pydantic-ai@2.23.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.479 ⇿

0Sterne

2.479Forks

99Releases

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.

Major 1Minor 81Patch 10

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10

7.2Gesamtwert

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 · 2026-08-04 19:25 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal 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
10	CI-Tests	30 out of 30 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 21/25 approved changesets -- score normalized to 8
10	Contributors	project has 41 contributing companies or organizations
0	Dangerous-Workflow	dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
9	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
7	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4	Vulnerabilities	6 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 5

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	anyio	`>=4.7.0`	pydantic_graph/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.27`	pydantic_graph/pyproject.toml
PyPI	logfire-api	`>=3.14.1`	pydantic_graph/pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.12`	pydantic_graph/pyproject.toml
PyPI	typing-inspection	`>=0.4.0`	pydantic_graph/pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 370

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 360 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	anyio	`—`	direkt
PyPI	anyio	`4.14.1`	direkt
PyPI	httpx	`—`	direkt
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	logfire-api	`—`	direkt
PyPI	logfire-api	`4.37.0`	direkt
PyPI	pydantic	`—`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	direkt
PyPI	typing-inspection	`—`	direkt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	direkt
PyPI	ag-ui-protocol	`0.1.19`	indirekt
PyPI	aiofile	`3.9.0`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.14.1`	indirekt
PyPI	aiolimiter	`1.2.1`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	aiosqlite	`0.21.0`	indirekt
PyPI	alembic	`1.17.2`	indirekt
PyPI	algoliasearch	`4.44.1`	indirekt
PyPI	amplitude-analytics	`1.2.3`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anthropic	`0.109.0`	indirekt
PyPI	apprise	`1.9.6`	indirekt
PyPI	argcomplete	`3.6.3`	indirekt
PyPI	asgi-lifespan	`2.1.0`	indirekt
PyPI	asgiref	`3.11.0`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.5.0`	indirekt
PyPI	asttokens	`2.4.1`	indirekt
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirekt
PyPI	asyncpg	`0.31.0`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	audioop-lts	`0.2.2`	indirekt
PyPI	authlib	`1.7.2`	indirekt
PyPI	babel	`2.17.0`	indirekt
PyPI	backports-tarfile	`1.2.0`	indirekt
PyPI	backrefs	`6.1`	indirekt
PyPI	beartype	`0.22.9`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	black	`26.5.1`	indirekt
PyPI	boto3	`1.42.63`	indirekt
PyPI	boto3-stubs	`1.42.63`	indirekt
PyPI	botocore	`1.42.63`	indirekt
PyPI	botocore-stubs	`1.42.41`	indirekt
PyPI	brotli	`1.2.0`	indirekt
PyPI	brotlicffi	`1.2.0.0`	indirekt
PyPI	burner-redis	`0.1.7`	indirekt
PyPI	cachetools	`6.2.4`	indirekt
PyPI	caio	`0.9.25`	indirekt
PyPI	cairocffi	`1.7.1`	indirekt
PyPI	cairosvg	`2.9.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2025.11.12`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	chardet	`5.2.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.4`	indirekt
PyPI	click	`8.1.8`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	cohere	`5.20.6`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coolname	`2.2.0`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.0`	indirekt
PyPI	cronsim	`2.7`	indirekt
PyPI	cryptography	`49.0.0`	indirekt
PyPI	cssselect2	`0.8.0`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`13.1.1`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.3.4`	indirekt
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PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirekt
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PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.0.0`	indirekt
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PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	whenever	`0.8.10`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirekt
PyPI	xai-sdk	`1.14.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 4

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 362 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 4 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 8 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
click	`8.1.8`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
aiohttp	`3.14.1`	indirekt	mittel	6	`3.14.3`
cryptography	`49.0.0`	indirekt	mittel	2	`50.0.0`
pymdown-extensions	`10.21.3`	indirekt	mittel	2	`11.0.0`

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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