Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 04:41 UTC

rcsb / foldmatch

Embedding methods for structure similarity search

PythonMIT★ 12 Sterne⑂ 3 Forksseit Feb. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

rcsb/foldmatch erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (35/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

60
gesamt / 100
Mittel

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.

60
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

RCSB PDBOrganisation
211 Follower124 öffentliche Reposseit Apr. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIfoldmatch0.10.0-21vor 1 Tag

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
19.4/36Commit-Rhythmus — 28/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 294 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year294
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year28

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 58 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 15,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count58
latest_release_tagv0.10.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases15,5
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?

35Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

21Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
16.9/60Stars — 12 Stars
2.5/25Forks — 3 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3
stars12
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,995

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme — 4/4 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs4
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs0
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

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
16.7/25Reichweite des Inhabers — 211 Follower von rcsb
25/25Kontohistorie — 124 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers211
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginrcsb
public_repos124
account_age_days4.892

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfoldmatch
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

49Schwach · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

38Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
0/7.5Vulnerabilities — 77 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
13.2/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: lightning 2.6.1 (high 7.8)
5.8/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: transformers 4.48.1 (critical 9.6)
32.3/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 505 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories38
affected_packages2
assessed_packages131
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:foldmatch@0.10.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 131 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.

39Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

2Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
2.1/40Lesbare Commit-Historie — 4 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,04
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
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 — 0/61 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes48.337
source_files_sampled61
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

12GitHub-Sterne
3Mitwirkende
294Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
58Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿
0Sterne
3Forks
34Releases

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.

12233312025-042025-082025-12
Major 0Minor 0Patch 34
OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5Gesamtwert

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 · 2026-09-17 04:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/29 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities77 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIimportlib-metadata==8.7.1pyproject.toml
PyPIesm==3.2.3pyproject.toml
PyPIbiotite==1.7.1pyproject.toml
PyPIlightning==2.6.1pyproject.toml
PyPItyper==0.24.1pyproject.toml
PyPIhf-xet==1.4.2pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub==0.36.2pyproject.toml
PyPIhttpx==0.28.1pyproject.toml
PyPIfaiss-cpu==1.13.2pyproject.toml
PyPIigraph==1.0.0pyproject.toml
PyPIleidenalg==0.11.0pyproject.toml
PyPIpyarrow==24.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 134

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 122 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbiotite1.7.1direkt
PyPIesm3.2.3direkt
PyPIfaiss-cpu1.13.2direkt
PyPIhf-xet1.4.2direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIhuggingface-hub0.36.2direkt
PyPIigraph1.0.0direkt
PyPIimportlib-metadata8.7.1direkt
PyPIleidenalg0.11.0direkt
PyPIlightning2.6.1direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPItyper0.24.1direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbiopython1.86indirekt
PyPIbiotraj1.2.2indirekt
PyPIboto31.42.69indirekt
PyPIbotocore1.42.69indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcloudpathlib0.23.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.4indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.4.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdna-features-viewer3.1.5indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIfoldmatch0.8.0indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.2.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython9.11.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlightning-utilities0.15.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.8indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImsgpack-numpy0.4.8indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInumpy2.4.3indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpandas3.0.1indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy3dmol2.5.4indirekt
PyPIpydssp0.9.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpygtrie2.5.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytorch-lightning2.6.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIregex2026.2.28indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIs3transfer0.16.0indirekt
PyPIsafetensors0.7.0indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItexttable1.7.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItokenizers0.21.4indirekt
PyPItorch2.10.0indirekt
PyPItorchmetrics1.9.0indirekt
PyPItorchtext0.18.0indirekt
PyPItorchvision0.25.0indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItransformers4.48.1indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzstd1.5.7.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:foldmatch@0.10.0 zieht 131 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
transformers4.48.1indirektkritisch365.10.0
lightning2.6.1direkthoch22022.6.15

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 rcsb/foldmatch teilen. Nebeneinander lesen →

100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsAußergewöhnlich100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonAußergewöhnlich100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Außergewöhnlich100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyAußergewöhnlich100uxlfoundation/oneDNNoneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)Außergewöhnlich

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.