Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 17:05 UTC

qualixar / superlocalmemory

Open-source governed, local-first memory control plane for AI agents and teams. arXiv:2608.08253

PythonAGPL-3.0★ 224 Sterne⑂ 35 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-ServerNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#knowledge-graph#local-first#agent-memory#agent-reliability#ai-agents#claude-code#cursor#llm-memory#mcp#mcp-server#persistent-memory#qualixar#semantic-search#vector-search#windsurf

qualixar/superlocalmemory erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (55/100). Zuletzt vor 8 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

QualixarOrganisation
18 Follower16 öffentliche Reposseit März 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
npmsuperlocalmemory4.1.148.442233vor 8 Tagenai-memoryclaude-aicursor-idelocal-firstmcp-serverai-assistantmemory-systemknowledge-graphprivacy-firstwindsurfcontinue-devcodyclaude-desktopai-toolsmemory-extensionlocal-aichatgptchatgpt-connectoropenaideep-researchqualixaragent-development-platform
PyPIsuperlocalmemory4.1.143.971198vor 8 Tagenai-memorymcp-serverlocal-firstagent-memoryinformation-geometryprivacy-firsteu-ai-act

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 8 Tagen
20.8/36Commit-Rhythmus — 30/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.240 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.240
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year30

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 48 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 8 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count48
latest_release_tagv4.1.14
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases1,9

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
38.1/60Stars — 224 Stars
12.8/25Forks — 35 Forks
4.3/15Watcher — 7 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks35
stars224
watchers7
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 (AGPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges15
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
54.6/80Downloads pro Monat — 12.413 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessuperlocalmemory, superlocalmemory
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads12.413
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

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

55Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

21Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 98 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,975

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.9/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
16.5/30PR-Annahme — 33/60 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs33
open_issues7
closed_issues65
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,903
closed_unmerged_prs27
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9.2/25Reichweite des Inhabers — 18 Follower von qualixar
10/25Kontohistorie — 16 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers18
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginqualixar
public_repos16
account_age_days193

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20Versionshistorie — 233 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessuperlocalmemory, superlocalmemory
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.superlocalmemory.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsknowledge-graph, local-first, agent-memory, agent-reliability, ai-agents, claude-code, cursor, llm-memory, mcp, mcp-server, persistent-memory, qualixar, semantic-search, vector-search, windsurf
has_wikija
homepagehttps://www.superlocalmemory.com
docs_sitehttps://www.superlocalmemory.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json, uv.lock
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
manifestspackage.json, plugin-src/requirements.txt, plugin/requirements.txt, pyproject.toml
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_confignein

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 npm:superlocalmemory@4.1.14 — 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, codex-plugin/AGENTS.md, plugin-src/rules/AGENTS.md, plugin/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.superlocalmemory.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.superlocalmemory.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, codex-plugin/AGENTS.md, plugin-src/rules/AGENTS.md, plugin/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes10.678

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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 55 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,55
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 17/1.820 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes296.448
source_files_sampled1.820
oversized_source_files17

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

224GitHub-Sterne
7Mitwirkende
1.240Commits, letzte 12 Monate
8Tage seit letztem Push
48Releases
1Bus-Faktor
7offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'superlocalmemory' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for superlocalmemory carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 35 ⇿
0Sterne
35Forks
43Releases

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.

01325383522026-022026-052026-09
Major 1Minor 5Patch 37
Direkte Abhängigkeiten 39
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmdocx^9.5.1package.json
PyPIhttpx==0.28.1pyproject.toml
PyPInumpy==2.4.4pyproject.toml
PyPIscipy==1.17.1pyproject.toml
PyPInetworkx==3.6.1pyproject.toml
PyPImcp==2.0.0pyproject.toml
PyPIjsonschema==4.26.0pyproject.toml
PyPIpython-dateutil==2.9.0.post0pyproject.toml
PyPIrank-bm25==0.2.2pyproject.toml
PyPIvadersentiment==3.3.2pyproject.toml
PyPIeinops==0.8.2pyproject.toml
PyPIfastapi==0.139.2pyproject.toml
PyPIuvicorn==0.46.0pyproject.toml
PyPIwebsockets==16.0pyproject.toml
PyPIzeroconf>=0.140pyproject.toml
PyPIlightgbm==4.6.0pyproject.toml
PyPIorjson==3.11.9pyproject.toml
PyPItomli-w==1.2.0pyproject.toml
PyPItree-sitter==0.25.2pyproject.toml
PyPItree-sitter-language-pack==0.13.0pyproject.toml
PyPIrustworkx==0.17.1pyproject.toml
PyPIwatchdog==5.0.3pyproject.toml
PyPIpsutil==7.2.2pyproject.toml
PyPIstructlog==25.5.0pyproject.toml
PyPIportalocker==3.2.0pyproject.toml
PyPIpywin32==311pyproject.toml
PyPIcryptography==50.0.0pyproject.toml
PyPIsentence-transformers==5.3.0pyproject.toml
PyPIoptimum==2.1.0pyproject.toml
PyPIonnxruntime==1.24.4pyproject.toml
PyPItransformers==5.5.4pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub==1.5.0pyproject.toml
PyPItorch==2.11.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn==1.8.0pyproject.toml
PyPIsqlite-vec==0.1.9pyproject.toml
PyPIlancedb==0.30.2pyproject.toml
PyPIpycozo==0.3.0pyproject.toml
PyPIllmlingua==0.2.2pyproject.toml
PyPInltk==3.10.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 276

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 45 direkte und 231 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npmdocx9.7.1direkt
PyPIcryptography45.0.2direkt
PyPIcryptography50.0.0direkt
PyPIeinops0.8.2direkt
PyPIfastapi0.136.1direkt
PyPIfastapi0.139.2direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIhuggingface-hub0.36.2direkt
PyPIhuggingface-hub1.5.0direkt
PyPIjsonschema4.26.0direkt
PyPIlancedb0.30.2direkt
PyPIlightgbm4.6.0direkt
PyPIllmlingua0.2.2direkt
PyPImcp1.27.1direkt
PyPImcp2.0.0direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPInltk3.10.0direkt
PyPInumpy2.4.4direkt
PyPIonnxruntime1.24.4direkt
PyPIoptimum2.1.0direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIportalocker3.2.0direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpycozo0.3.0direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIpywin32311direkt
PyPIrank-bm250.2.2direkt
PyPIrustworkx0.17.1direkt
PyPIscikit-learn1.8.0direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIsentence-transformers5.3.0direkt
PyPIsqlite-vec0.1.9direkt
PyPIstructlog25.5.0direkt
PyPItomli-w1.2.0direkt
PyPItorch2.11.0direkt
PyPItransformers4.57.6direkt
PyPItransformers5.5.4direkt
PyPItree-sitter0.25.2direkt
PyPItree-sitter-language-pack0.13.0direkt
PyPIuvicorn0.46.0direkt
PyPIvadersentiment3.3.2direkt
PyPIwatchdog5.0.3direkt
PyPIwebsockets16.0direkt
PyPIzeroconf—direkt
PyPIzeroconf0.149.16direkt
npm@asamuzakjp/css-color5.1.11indirekt
npm@asamuzakjp/dom-selector7.1.1indirekt
npm@asamuzakjp/generational-cache1.0.1indirekt
npm@asamuzakjp/nwsapi2.3.9indirekt
npm@bramus/specificity2.4.2indirekt
npm@csstools/color-helpers6.0.2indirekt
npm@csstools/css-calc3.2.1indirekt
npm@csstools/css-color-parser4.1.7indirekt
npm@csstools/css-parser-algorithms4.0.0indirekt
npm@csstools/css-syntax-patches-for-csstree1.1.5indirekt
npm@csstools/css-tokenizer4.0.0indirekt
npm@exodus/bytes1.15.1indirekt
npm@types/node25.9.5indirekt
npmbidi-js1.0.3indirekt
npmcore-util-is1.0.3indirekt
npmcss-tree3.2.1indirekt
npmdata-urls7.0.0indirekt
npmdecimal.js10.6.0indirekt
npmentities8.0.0indirekt
npmhash.js1.1.7indirekt
npmhtml-encoding-sniffer6.0.0indirekt
npmimmediate3.0.6indirekt
npminherits2.0.4indirekt
npmis-potential-custom-element-name1.0.1indirekt
npmisarray1.0.0indirekt
npmjsdom29.1.1indirekt
npmjszip3.10.1indirekt
npmlie3.3.0indirekt
npmlru-cache11.5.1indirekt
npmmdn-data2.27.1indirekt
npmminimalistic-assert1.0.1indirekt
npmnanoid5.1.16indirekt
npmpako1.0.11indirekt
npmparse58.0.1indirekt
npmprocess-nextick-args2.0.1indirekt
npmpunycode2.3.1indirekt
npmreadable-stream2.3.8indirekt
npmrequire-from-string2.0.2indirekt
npmsafe-buffer5.1.2indirekt
npmsax1.4.4indirekt
npmsaxes6.0.0indirekt
npmsetimmediate1.0.5indirekt
npmsource-map-js1.2.1indirekt
npmstring_decoder1.1.1indirekt
npmsymbol-tree3.2.4indirekt
npmtldts7.4.3indirekt
npmtldts-core7.4.3indirekt
npmtough-cookie6.0.1indirekt
npmtr466.0.0indirekt
npmundici7.28.0indirekt
npmundici-types7.24.6indirekt
npmutil-deprecate1.0.2indirekt
npmw3c-xmlserializer5.0.0indirekt
npmwebidl-conversions8.0.1indirekt
npmwhatwg-mimetype5.0.0indirekt
npmwhatwg-url16.0.1indirekt
npmxml1.0.1indirekt
npmxml-js1.6.11indirekt
npmxml-name-validator5.0.0indirekt
npmxmlchars2.2.0indirekt
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIagent-framework-core—indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautogen-agentchat—indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcozo-embedded0.3.0indirekt
PyPIcrewai—indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.4indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.24indirekt
PyPIfastapi-cloud-cli0.17.1indirekt
PyPIfastar0.11.0indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIgeoopt—indirekt
PyPIgoogle-adk—indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirekt
PyPIgoogle-api-python-client—indirekt
PyPIgoogle-api-python-client2.196.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.53.0indirekt
PyPIgoogle-auth-httplib20.4.0indirekt
PyPIgoogle-auth-oauthlib—indirekt
PyPIgoogle-auth-oauthlib1.4.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.5.0indirekt
PyPIhttplib20.31.2indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhttpx22.5.0indirekt
PyPIicalendar—indirekt
PyPIicalendar7.1.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIifaddr0.2.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIkeyring—indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlance-namespace0.9.0indirekt
PyPIlance-namespace-urllib3-client0.9.0indirekt
PyPIlangchain-core—indirekt
PyPIlanggraph—indirekt
PyPIllama-index-core—indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImcp-types2.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.0.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPInh30.3.5indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirekt
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PyPIsse-starlette3.4.4indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIsuperlocalmemory—indirekt
PyPIsuperlocalmemory4.1.14indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItiktoken—indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItree-sitter-c-sharp0.23.5indirekt
PyPItree-sitter-embedded-template0.25.0indirekt
PyPItree-sitter-yaml0.7.2indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyper0.25.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuritemplate4.2.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwheel0.46.3indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von npm:superlocalmemory@4.1.14 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.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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