Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 11:51 UTC

qiboteam / qibolab

Quantum hardware module and drivers for Qibo.

PythonApache-2.0★ 62 Sterne⑂ 34 Forksseit Mai 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#quantum-computing#quantum-control

qiboteam/qibolab erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (49/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

qiboteamOrganisation
97 Follower43 öffentliche Reposseit Jan. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIqibolab0.2.16-32vor 60 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 2 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 835 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year835
human_commit_share0,98
days_since_last_push2
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 32 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 60 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 43,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count32
latest_release_tagv0.2.16
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release60
mean_days_between_releases43,4
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?

53Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
29/60Stars — 62 Stars
12.7/25Forks — 34 Forks
7.2/15Watcher — 21 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks34
stars62
watchers21
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_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 21 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 38 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled38
top_contributor_share0,21

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
29.1/42Issue-Lösungsquote — 69 % der Issues geschlossen
25.3/30PR-Annahme — 833/988 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs833
open_issues171
closed_issues388
prs_merged_7d4
prs_decided_7d5
prs_merged_30d11
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,694
closed_unmerged_prs155
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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.3/25Reichweite des Inhabers — 97 Follower von qiboteam
24/25Kontohistorie — 43 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers97
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginqiboteam
public_repos43
account_age_days2.428

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 60 Tagen
20/20Versionshistorie — 32 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesqibolab
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish60

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 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 — 7 out of 7 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://qibo.science
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsquantum-computing, quantum-control
has_wikinein
homepagehttps://qibo.science
docs_sitehttps://qibo.science
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

64Mittel
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
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 15 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 22 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 — 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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_packages7
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:qibolab@0.2.16 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
18.5/40Lesbare Commit-Historie — 34 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,347
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 5 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
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_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/176 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes25.886
source_files_sampled176
oversized_source_files0

Eckdaten

62GitHub-Sterne
38Mitwirkende
835Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
32Releases
4Bus-Faktor
171offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'qibolab' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 34 ⇿
0Sterne
34Forks
32Releases

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.

01325383432022-102024-102026-09
Major 0Minor 2Patch 30

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

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 · 2026-09-14 11:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 15 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 22 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.4.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0,<3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 252

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 242 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.3direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIalembic1.18.4indirekt
PyPIalembic1.19.2indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIappnope1.0.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautobahn25.12.2indirekt
PyPIautobahn26.7.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIbroadbean0.14.0indirekt
PyPIbroadbean0.15.0indirekt
PyPIcbor25.9.0indirekt
PyPIcbor26.1.2indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcf-xarray0.11.3indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcma3.4.0indirekt
PyPIcma4.4.4indirekt
PyPIcmap0.7.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcryptography50.0.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdask2026.6.0indirekt
PyPIdask2026.8.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdiffrax0.7.2indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIdynamiqs0.3.4indirekt
PyPIequinox0.13.8indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfonttools4.64.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIh5netcdf1.8.1indirekt
PyPIh5py3.16.0indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIipywidgets8.1.9indirekt
PyPIjax0.6.2indirekt
PyPIjaxlib0.6.2indirekt
PyPIjaxtyping0.3.11indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjoblib1.6.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.10.0indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIlineax0.1.0indirekt
PyPIlocket1.0.0indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImako1.4.1indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.11.0indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImistune3.3.0indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPIml-dtypes0.6.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImsgpack1.2.2indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIopenqasm31.0.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
PyPIopt-einsum3.4.0indirekt
PyPIoptimistix0.1.0indirekt
PyPIoptuna4.9.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas3.0.3indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpartd1.4.2indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.7indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpudb2025.1.5indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-ubjson0.16.1indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpyarrow25.0.1indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyserial3.5indirekt
PyPIpytest9.1.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov4.1.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-env1.6.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpyvisa1.15.0indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIpyzmq27.2.0indirekt
PyPIqcodes0.52.0indirekt
PyPIqcodes0.58.0indirekt
PyPIqcodes-contrib-drivers0.23.0indirekt
PyPIqcodes-contrib-drivers0.24.1indirekt
PyPIqibo0.3.3indirekt
PyPIqibo0.3.4indirekt
PyPIqibolab0.2.17indirekt
PyPIqutip5.3.0indirekt
PyPIqutip5.3.1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruamel-yaml0.19.1indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIruff0.16.6indirekt
PyPIschema0.7.8indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx8.2.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.52indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItoolz1.1.0indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItqdm4.68.3indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItxaio25.12.2indirekt
PyPItxaio26.6.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIu-msgpack-python2.8.0indirekt
PyPIujson5.13.0indirekt
PyPIujson6.0.0indirekt
PyPIuncertainties3.2.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIurwid4.0.2indirekt
PyPIurwid4.1.2indirekt
PyPIurwid-readline0.15.1indirekt
PyPIversioningit3.3.0indirekt
PyPIwadler-lindig0.1.7indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.3indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirekt
PyPIwrapt2.2.1indirekt
PyPIxarray2026.4.0indirekt
PyPIxarray2026.7.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:qibolab@0.2.16 zieht 7 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit qiboteam/qibolab teilen. Nebeneinander lesen →

90qiboteam/qibocalQuantum calibration, characterization and validation module for Qibo.Exzellent86anulum/scpn-quantum-controlEvidence-governed quantum simulation of coupled-oscillator synchronisation — Kuramoto–XY workloads on Superconducting Computers, raw counts + hash-bound result packs, preregistered protocols.Exzellent69qiboteam/qibolab_platforms_qrcExample of Qibolab's platform initializationGut99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Außergewöhnlich99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.Außergewöhnlich98Qiskit/qiskit-serverlessA programming model for leveraging quantum and classical resourcesAußergewöhnlich

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.