Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-19 15:45 UTC

retentioneering / retentioneering-tools

Python toolkit, MCP server, and agent skills for reproducible, auditable clickstream and event log analytics. Helps AI agents, data scientists and analysts build, validate, and cross-check product analytics, quantitative UX, customer journeys, graph-based user flows, behavioral segmentation, A/B tests, process mining models, Markov chain simulation

Python · TypeScript · Jupyter NotebookApache-2.0★ 913 Sterne⑂ 137 Forksseit Juli 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#product-analytics#user-trajectories-analysis#machine-learning#predictive-analytics#predictive-modeling#clickstream#segmentation#graph-visualizer#user-trajectories#web-analytics#behaviour-analysis#customer-journey-map#python#data-visualization#clickstream-analysis#analytics-mcp#agent-skills#quant-ux#user-flow#customer-journey-analytics

retentioneering/retentioneering-tools erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (59/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

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

Eigentümerschaft

RetentioneeringOrganisation
34 Follower7 öffentliche Reposseit Apr. 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIretentioneering5.2.0-60vor 0 Tagena-b-testingai-agentsmcp-servermarkov-chainsagent-skillsauditable-analyticsbehavioral-analyticsbehavioral-segmentationclickstream-analyticsconversion-analysiscustomer-journey-analyticsevent-log-analysisfunnel-analysisgraph-analyticsmultiscale-analyticspath-analysisprocess-miningproduct-analyticsquantitative-uxreproducible-analyticsretention-analysisretentioneeringsession-analysisuser-flow-analysisuser-journey-analysiswhat-if-cjm-analysis

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 297 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_year297
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year7

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 7 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count7
latest_release_tagv5.2.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases7,3

Community & Verbreitung

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

75Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
48/60Stars — 913 Stars
17.8/25Forks — 137 Forks
8.5/15Watcher — 35 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks137
stars913
watchers35
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,885

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.4/42Issue-Lösungsquote — 87 % der Issues geschlossen
25.7/30PR-Annahme — 83/97 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs83
open_issues4
closed_issues26
prs_merged_7d9
prs_decided_7d9
prs_merged_30d30
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,867
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
11.1/25Reichweite des Inhabers — 34 Follower von retentioneering
18.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers34
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginretentioneering
public_repos7
account_age_days2.694
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 60 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesretentioneering
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://retentioneering.com/docs/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsproduct-analytics, user-trajectories-analysis, machine-learning, predictive-analytics, predictive-modeling, clickstream, segmentation, graph-visualizer, user-trajectories, web-analytics, behaviour-analysis, customer-journey-map, python, data-visualization, clickstream-analysis, analytics-mcp, agent-skills, quant-ux, user-flow, customer-journey-analytics
has_wikija
homepagehttps://retentioneering.com/docs/
docs_sitehttps://retentioneering.com/docs/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

59Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 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
0/7.5Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages324
unassessed_packages19
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 324 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 19 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.

90Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 89 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,937
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12.680

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

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — js/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 49 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsjs/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json
agent_commit_share0,49
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (js/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json)
53.5/55Handhabbare Dateigrößen — 5/185 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes144.891
source_files_sampled185
oversized_source_files5

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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

913GitHub-Sterne
3Mitwirkende
297Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
7Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:retentioneering@5.2.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 137 ⇿
0Sterne
137Forks
6Releases

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.

025507510012515013752019-072023-012026-08
Major 1Minor 1Patch 1

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9Gesamtwert

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 · 2026-08-19 15:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 13
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas>=2.2pyproject.toml
PyPIduckdb>=1.1pyproject.toml
PyPIanywidget>=0.9pyproject.toml
PyPIposthog>=3.0pyproject.toml
PyPIipywidgets>=7.0pyproject.toml
PyPItraitlets>=5.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5pyproject.toml
PyPImcp>=1.28.0pyproject.toml
PyPIgensim>=4.3.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 343

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 324 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanywidget0.11.0direkt
PyPIduckdb1.5.3direkt
PyPIgensim4.4.0direkt
PyPIipywidgets8.1.8direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPImatplotlib3.11.0direkt
PyPImcp1.28.1direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIposthog7.20.1direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPItraitlets5.15.1direkt
npm@babel/code-frame7.29.7indirekt
npm@babel/compat-data7.29.7indirekt
npm@babel/core7.29.7indirekt
npm@babel/generator7.29.7indirekt
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npm@babel/helper-module-imports7.29.7indirekt
npm@babel/helper-module-transforms7.29.7indirekt
npm@babel/helper-plugin-utils7.29.7indirekt
npm@babel/helper-string-parser7.29.7indirekt
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npm@babel/helper-validator-option7.29.7indirekt
npm@babel/helpers7.29.7indirekt
npm@babel/parser7.29.7indirekt
npm@babel/plugin-transform-react-jsx-self7.29.7indirekt
npm@babel/plugin-transform-react-jsx-source7.29.7indirekt
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npm@babel/traverse7.29.7indirekt
npm@babel/types7.29.7indirekt
npm@esbuild/aix-ppc640.25.12indirekt
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npmms2.1.3indirekt
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npmpostcss8.5.23indirekt
npmreact19.2.7indirekt
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npmreact-refresh0.17.0indirekt
npmrollup4.62.2indirekt
npmscheduler0.27.0indirekt
npmsemver6.3.1indirekt
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PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
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PyPIsmart-open8.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsse-starlette3.4.5indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItyper0.26.7indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 324 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 19 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
nanoid3.3.16indirekthoch15.1.6

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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