Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-10 22:06 UTC

rodrigo-arenas / Sklearn-genetic-opt

Hyperparameter optimization and feature selection for scikit-learn using evolutionary algorithms. A modern alternative to GridSearchCV and RandomizedSearchCV.

PythonMIT★ 390 Sterne⑂ 138 Forksseit Jan. 2020Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekwie das ermittelt wird

#python #scikit-learn #machine-learning #artificial-intelligence #model-selection #hyperparameter-optimization #automl #evolutionary-algorithms #sklearn #feature-selection #cross-validation #feature-engineering #grid-search #model-optimization #mlops

rodrigo-arenas/Sklearn-genetic-opt erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Rodrigo ArenasPersönliches Konto

93 Follower27 öffentliche Reposseit Aug. 2017

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
PyPI	sklearn-genetic-opt	0.14.0	2.817	39	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36	Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 263 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	263
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	12

Release-Disziplin

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 24 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
12.6/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 148,2 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	24
latest_release_tag	0.14.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	148,2

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?

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

42/60	Stars — 390 Stars
17.8/25	Forks — 138 Forks
4.3/15	Watcher — 7 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	138
stars	390
watchers	7
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

46/80	Downloads pro Monat — 2.817 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	sklearn-genetic-opt
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.817
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?

65Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

37Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 82 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 49 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	49
top_contributor_share	0,816

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut

Wie die Bewertung erfolgt

40.3/42	Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen
25.1/30	PR-Annahme — 215/257 entschiedene PRs gemergt
13/13	Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	215
open_issues	5
closed_issues	117
prs_merged_7d	2
prs_decided_7d	2
prs_merged_30d	7
prs_decided_30d	8
issue_closed_ratio	0,959
closed_unmerged_prs	42
first_time_authors_30d	2
first_time_prs_merged_30d	2
first_time_prs_decided_30d	2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.2/25	Reichweite des Inhabers — 93 Follower von rodrigo-arenas
22.5/25	Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	93
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	rodrigo-arenas
public_repos	27
account_age_days	3.329

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 — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 39 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	sklearn-genetic-opt
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 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

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://sklearngeneticopt.rodrigo-arenas.com
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 15 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	python, scikit-learn, machine-learning, artificial-intelligence, model-selection, hyperparameter-optimization, automl, evolutionary-algorithms, sklearn, feature-selection, cross-validation, feature-engineering, grid-search, model-optimization, mlops
has_wiki	ja
homepage	https://sklearngeneticopt.rodrigo-arenas.com
docs_site	https://sklearngeneticopt.rodrigo-arenas.com
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel

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 — 1 out of 1 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
0/7.5	Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10	Dangerous-Workflow — no 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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5	Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	6,2

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	2
affected_packages	2
assessed_packages	179
unassessed_packages	16
affected_by_severity	high 2
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. 179 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 16 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
24.2/40	Lesbare Commit-Historie — 44 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,454
agent_instruction_files	CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	3.969

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

51Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	package-lock.json
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.7/55	Handhabbare Dateigrößen — 2/87 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	115.563
source_files_sampled	87
oversized_source_files	2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, recipes

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, recipes
has_mcp_signal	nein
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

390GitHub-Sterne

49Mitwirkende

263Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

24Releases

1Bus-Faktor

5offene 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:sklearn-genetic-opt@0.14.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 138 ⇿

0Sterne

138Forks

15Releases

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.

Major 0Minor 8Patch 7

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10

6.2Gesamtwert

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 · 2026-10-10 22:06 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	1 out of 1 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
0	Code-Review	Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10	Dangerous-Workflow	no 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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8	Vulnerabilities	2 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 5

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	scikit-learn	`>=1.5.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0`	pyproject.toml
PyPI	deap	`>=1.4.0`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.60.0`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=1.3.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 195

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 190 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	deap	`—`	direkt
PyPI	numpy	`—`	direkt
PyPI	pandas	`—`	direkt
PyPI	scikit-learn	`—`	direkt
PyPI	tqdm	`—`	direkt
npm	@algolia/abtesting	`1.21.0`	indirekt
npm	@algolia/autocomplete-core	`1.17.7`	indirekt
npm	@algolia/autocomplete-plugin-algolia-insights	`1.17.7`	indirekt
npm	@algolia/autocomplete-preset-algolia	`1.17.7`	indirekt
npm	@algolia/autocomplete-shared	`1.17.7`	indirekt
npm	@algolia/client-abtesting	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-analytics	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-common	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-insights	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-personalization	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-query-suggestions	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/client-search	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/ingestion	`1.55.0`	indirekt
npm	@algolia/monitoring	`1.55.0`	indirekt
npm	@algolia/recommend	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/requester-browser-xhr	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/requester-fetch	`5.55.0`	indirekt
npm	@algolia/requester-node-http	`5.55.0`	indirekt
npm	@babel/helper-string-parser	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-validator-identifier	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/parser	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/types	`7.29.7`	indirekt
npm	@docsearch/css	`3.8.2`	indirekt
npm	@docsearch/js	`3.8.2`	indirekt
npm	@docsearch/react	`3.8.2`	indirekt
npm	@esbuild/aix-ppc64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/android-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ia32	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-loong64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-mips64el	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ppc64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-riscv64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-s390x	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/linux-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/openharmony-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/sunos-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/win32-arm64	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/win32-ia32	`0.25.12`	indirekt
npm	@esbuild/win32-x64	`0.25.12`	indirekt
npm	@iconify-json/simple-icons	`1.2.87`	indirekt
npm	@iconify/types	`2.0.0`	indirekt
npm	@jridgewell/sourcemap-codec	`1.5.5`	indirekt
npm	@rollup/rollup-android-arm-eabi	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-android-arm64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-darwin-arm64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-darwin-x64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-freebsd-arm64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-freebsd-x64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-arm-gnueabihf	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-arm-musleabihf	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-arm64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-arm64-musl	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-loong64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-loong64-musl	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-ppc64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-ppc64-musl	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-riscv64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-riscv64-musl	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-s390x-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-x64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-linux-x64-musl	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-openbsd-x64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-openharmony-arm64	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-win32-arm64-msvc	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-win32-ia32-msvc	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-win32-x64-gnu	`4.62.2`	indirekt
npm	@rollup/rollup-win32-x64-msvc	`4.62.2`	indirekt
npm	@shikijs/core	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/engine-javascript	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/engine-oniguruma	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/langs	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/themes	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/transformers	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/types	`2.5.0`	indirekt
npm	@shikijs/vscode-textmate	`10.0.2`	indirekt
npm	@types/estree	`1.0.9`	indirekt
npm	@types/hast	`3.0.4`	indirekt
npm	@types/linkify-it	`5.0.0`	indirekt
npm	@types/markdown-it	`14.1.2`	indirekt
npm	@types/mdast	`4.0.4`	indirekt
npm	@types/mdurl	`2.0.0`	indirekt
npm	@types/unist	`3.0.3`	indirekt
npm	@types/web-bluetooth	`0.0.21`	indirekt
npm	@ungap/structured-clone	`1.3.1`	indirekt
npm	@vitejs/plugin-vue	`5.2.4`	indirekt
npm	@vue/compiler-core	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/compiler-dom	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/compiler-sfc	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/compiler-ssr	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/devtools-api	`7.7.9`	indirekt
npm	@vue/devtools-kit	`7.7.9`	indirekt
npm	@vue/devtools-shared	`7.7.9`	indirekt
npm	@vue/reactivity	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/runtime-core	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/runtime-dom	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/server-renderer	`3.5.38`	indirekt
npm	@vue/shared	`3.5.38`	indirekt
npm	@vueuse/core	`12.8.2`	indirekt
npm	@vueuse/integrations	`12.8.2`	indirekt
npm	@vueuse/metadata	`12.8.2`	indirekt
npm	@vueuse/shared	`12.8.2`	indirekt
npm	algoliasearch	`5.55.0`	indirekt
npm	birpc	`2.9.0`	indirekt
npm	ccount	`2.0.1`	indirekt
npm	character-entities-html4	`2.1.0`	indirekt
npm	character-entities-legacy	`3.0.0`	indirekt
npm	comma-separated-tokens	`2.0.3`	indirekt
npm	copy-anything	`4.0.5`	indirekt
npm	csstype	`3.2.3`	indirekt
npm	dequal	`2.0.3`	indirekt
npm	devlop	`1.1.0`	indirekt
npm	emoji-regex-xs	`1.0.0`	indirekt
npm	entities	`7.0.1`	indirekt
npm	esbuild	`0.25.12`	indirekt
npm	estree-walker	`2.0.2`	indirekt
npm	fdir	`6.5.0`	indirekt
npm	focus-trap	`7.8.0`	indirekt
npm	fsevents	`2.3.3`	indirekt
npm	hast-util-to-html	`9.0.5`	indirekt
npm	hast-util-whitespace	`3.0.0`	indirekt
npm	hookable	`5.5.3`	indirekt
npm	html-void-elements	`3.0.0`	indirekt
npm	is-what	`5.5.0`	indirekt
npm	magic-string	`0.30.21`	indirekt
npm	mark.js	`8.11.1`	indirekt
npm	mdast-util-to-hast	`13.2.1`	indirekt
npm	micromark-util-character	`2.1.1`	indirekt
npm	micromark-util-encode	`2.0.1`	indirekt
npm	micromark-util-sanitize-uri	`2.0.1`	indirekt
npm	micromark-util-symbol	`2.0.1`	indirekt
npm	micromark-util-types	`2.0.2`	indirekt
npm	minisearch	`7.2.0`	indirekt
npm	mitt	`3.0.1`	indirekt
npm	nanoid	`3.3.19`	indirekt
npm	oniguruma-to-es	`3.1.1`	indirekt
npm	perfect-debounce	`1.0.0`	indirekt
npm	picocolors	`1.1.1`	indirekt
npm	picomatch	`4.0.4`	indirekt
npm	postcss	`8.5.28`	indirekt
npm	preact	`10.29.2`	indirekt
npm	property-information	`7.2.0`	indirekt
npm	regex	`6.1.0`	indirekt
npm	regex-recursion	`6.0.2`	indirekt
npm	regex-utilities	`2.3.0`	indirekt
npm	rfdc	`1.4.1`	indirekt
npm	rollup	`4.62.2`	indirekt
npm	search-insights	`2.17.3`	indirekt
npm	shiki	`2.5.0`	indirekt
npm	source-map-js	`1.2.1`	indirekt
npm	space-separated-tokens	`2.0.2`	indirekt
npm	speakingurl	`14.0.1`	indirekt
npm	stringify-entities	`4.0.4`	indirekt
npm	superjson	`2.2.6`	indirekt
npm	tabbable	`6.5.0`	indirekt
npm	tinyglobby	`0.2.17`	indirekt
npm	trim-lines	`3.0.1`	indirekt
npm	unist-util-is	`6.0.1`	indirekt
npm	unist-util-position	`5.0.0`	indirekt
npm	unist-util-stringify-position	`4.0.0`	indirekt
npm	unist-util-visit	`5.1.0`	indirekt
npm	unist-util-visit-parents	`6.0.2`	indirekt
npm	vfile	`6.0.3`	indirekt
npm	vfile-message	`4.0.3`	indirekt
npm	vite	`6.4.3`	indirekt
npm	vitepress	`1.6.4`	indirekt
npm	vue	`3.5.38`	indirekt
npm	zwitch	`2.0.4`	indirekt
PyPI	black	`—`	indirekt
PyPI	build	`—`	indirekt
PyPI	mlflow	`—`	indirekt
PyPI	optuna	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`—`	indirekt
PyPI	pytest-order	`—`	indirekt
PyPI	scipy	`—`	indirekt
PyPI	seaborn	`—`	indirekt
PyPI	setuptools	`—`	indirekt
PyPI	twine	`—`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 179 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 16 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
@vue/server-renderer	`3.5.38`	indirekt	hoch	1	`3.6.0-rc.6`
source-map-js	`1.2.1`	indirekt	hoch	1	`1.2.2`

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.

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.

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

Weitere Details

Feedback

Verwandte Einträge