Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 00:37 UTC

saigontechnology / AgentCrew

Chat application with multi-agents system supports multi-models and MCP

PythonApache-2.0★ 215 Sterne⑂ 41 Forksseit Feb. 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekMCP-Serverwie das ermittelt wird

#ai-agents #ai-assistant #anthropic-claude #tool-use #terminal-app #mcp-client #model-context-protocol #multi-agent-systems

saigontechnology/AgentCrew erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (44/100). 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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Saigon TechnologyOrganisation · verifizierte Domain

46 Follower52 öffentliche Reposseit Jan. 2017

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
PyPI	agentcrew-ai	0.21.3	2.246	176	vor 11 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
35.3/36	Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 793 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	793
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	51

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,7 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v0.21.3
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	11
mean_days_between_releases	4,7

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?

65Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

37.8/60	Stars — 215 Stars
13.4/25	Forks — 41 Forks
1.7/15	Watcher — 3 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	41
stars	215
watchers	3
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	4
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

44.7/80	Downloads pro Monat — 2.246 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	agentcrew-ai
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.246
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 90 % der Commits
9.5/13.5	Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	7
top_contributor_share	0,905

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
24.6/30	PR-Annahme — 23/28 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	23
open_issues	0
closed_issues	20
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	5
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

87Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
12/25	Reichweite des Inhabers — 46 Follower von saigontechnology
24.6/25	Kontohistorie — 52 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	46
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	saigontechnology
public_repos	52
account_age_days	3.524

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 11 Tagen
20/20	Versionshistorie — 176 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	agentcrew-ai
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
10/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://agentcrew.dev
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 8 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	ai-agents, ai-assistant, anthropic-claude, tool-use, terminal-app, mcp-client, model-context-protocol, multi-agent-systems
has_wiki	ja
homepage	https://agentcrew.dev
docs_site	https://agentcrew.dev
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

44Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

39Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5	CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no 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 1 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
4/5	SAST — SAST tool detected but not run on all commits
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 76 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	3,9

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

65Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.6/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: chromadb 1.5.9 (critical 9.8)
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
32.1/40	Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 119 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	8
affected_packages	1
assessed_packages	145
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1
direct_affected_packages	1

Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:agentcrew-ai@0.21.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 145 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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 98 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,98
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — pyrightconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
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	uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	pyrightconfig.json
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyrightconfig.json)
54.6/55	Handhabbare Dateigrößen — 3/389 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	71.846
source_files_sampled	389
oversized_source_files	3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	ja
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

215GitHub-Sterne

7Mitwirkende

793Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 41 ⇿

0Sterne

41Forks

96Releases

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 13Patch 83

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10

3.9Gesamtwert

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 · 2026-09-15 00:37 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
5	CI-Tests	1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 1 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
8	SAST	SAST tool detected but not run on all commits
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	76 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 34

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	click	`==8.4.2`	pyproject.toml
PyPI	python-dotenv	`==1.2.3`	pyproject.toml
PyPI	anthropic	`==1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	prompt-toolkit	`==3.0.53`	pyproject.toml
PyPI	rich	`==15.0.0`	pyproject.toml
PyPI	pyperclip	`==1.11.0`	pyproject.toml
PyPI	tavily-python	`==0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	pillow	`==12.3.0`	pyproject.toml
PyPI	chromadb	`==1.5.9`	pyproject.toml
PyPI	openai	`==3.3.1`	pyproject.toml
PyPI	mcp	`==2.1.1`	pyproject.toml
PyPI	google-genai	`==2.20.0`	pyproject.toml
PyPI	markdown	`==3.10.3`	pyproject.toml
PyPI	tree-sitter-language-pack	`==1.15.8`	pyproject.toml
PyPI	voyageai	`==0.5.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`==1.26.4`	pyproject.toml
PyPI	pywin32	`—`	pyproject.toml
PyPI	pyobjc	`—`	pyproject.toml
PyPI	a2a-sdk	`==1.1.2`	pyproject.toml
PyPI	agent-client-protocol	`==0.12.1`	pyproject.toml
PyPI	xmltodict	`==1.0.4`	pyproject.toml
PyPI	elevenlabs	`==2.65.0`	pyproject.toml
PyPI	sounddevice	`==0.5.6`	pyproject.toml
PyPI	soundfile	`==0.14.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonref	`==1.1.0`	pyproject.toml
PyPI	pychromedevtools	`==1.0.4`	pyproject.toml
PyPI	html-to-markdown	`==2.30.0`	pyproject.toml
PyPI	loguru	`==0.7.3`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`==4.26.0`	pyproject.toml
PyPI	tomli-w	`==1.2.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`==6.0.3`	pyproject.toml
PyPI	together	`==2.31.0`	pyproject.toml
PyPI	textual-image	`==0.13.2`	pyproject.toml
PyPI	firecrawl-anydoc	`==0.2.3`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 422

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 35 direkte und 387 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	a2a-sdk	`1.1.2`	direkt
PyPI	agent-client-protocol	`0.12.1`	direkt
PyPI	anthropic	`1.0.0`	direkt
PyPI	chromadb	`1.5.9`	direkt
PyPI	click	`8.4.2`	direkt
PyPI	elevenlabs	`2.65.0`	direkt
PyPI	firecrawl-anydoc	`0.2.3`	direkt
PyPI	google-genai	`2.20.0`	direkt
PyPI	html-to-markdown	`2.30.0`	direkt
PyPI	jsonref	`1.1.0`	direkt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	direkt
PyPI	loguru	`0.7.3`	direkt
PyPI	markdown	`3.10.3`	direkt
PyPI	mcp	`2.1.1`	direkt
PyPI	numpy	`1.26.4`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.4`	direkt
PyPI	openai	`3.3.1`	direkt
PyPI	pillow	`12.3.0`	direkt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.53`	direkt
PyPI	pychromedevtools	`1.0.4`	direkt
PyPI	pyobjc	`12.1`	direkt
PyPI	pyperclip	`1.11.0`	direkt
PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	direkt
PyPI	pywin32	`311`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	rich	`15.0.0`	direkt
PyPI	sounddevice	`0.5.6`	direkt
PyPI	soundfile	`0.14.0`	direkt
PyPI	tavily-python	`0.8.0`	direkt
PyPI	textual-image	`0.13.2`	direkt
PyPI	together	`2.31.0`	direkt
PyPI	tomli-w	`1.2.0`	direkt
PyPI	tree-sitter-language-pack	`1.15.8`	direkt
PyPI	voyageai	`0.5.0`	direkt
PyPI	xmltodict	`1.0.4`	direkt
PyPI	accelerate	`1.13.0`	indirekt
PyPI	agentcrew-ai	`0.21.3`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.13.3`	indirekt
PyPI	aiolimiter	`1.2.1`	indirekt
PyPI	aiologic	`0.17.1`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	altgraph	`0.17.5`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.9.3`	indirekt
PyPI	anyio	`4.13.0`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	bcrypt	`5.0.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	build	`1.4.2`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.6`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	colorlog	`6.10.1`	indirekt
PyPI	cryptography	`46.0.6`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`12.9.6`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.5.0`	indirekt
PyPI	cuda-toolkit	`12.8.1`	indirekt
PyPI	culsans	`0.11.0`	indirekt
PyPI	cyclopts	`4.11.0`	indirekt
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirekt
PyPI	detect-agent	`0.6.0`	indirekt
PyPI	dill	`0.4.1`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	doclang	`0.7.3`	indirekt
PyPI	docling	`2.122.0`	indirekt
PyPI	docling-core	`2.92.0`	indirekt
PyPI	docling-ibm-models	`3.13.2`	indirekt
PyPI	docling-parse	`7.16.0`	indirekt
PyPI	docling-slim	`2.122.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.17.0`	indirekt
PyPI	docutils	`0.22.4`	indirekt
PyPI	durationpy	`0.10`	indirekt
PyPI	et-xmlfile	`2.0.0`	indirekt
PyPI	faker	`40.11.1`	indirekt
PyPI	filelock	`3.25.2`	indirekt
PyPI	filetype	`1.2.0`	indirekt
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.2.0`	indirekt
PyPI	google-api-core	`2.30.0`	indirekt
PyPI	google-auth	`2.57.0`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.73.0`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.78.0`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.4.2`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.10.0`	indirekt
PyPI	httptools	`0.7.1`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.10.0`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`0.36.2`	indirekt
PyPI	idna	`3.18`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	importlib-resources	`6.5.2`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jiter	`0.16.0`	indirekt
PyPI	json-rpc	`1.15.0`	indirekt
PyPI	jsonlines	`4.0.0`	indirekt
PyPI	jsonpatch	`1.33`	indirekt
PyPI	jsonpointer	`3.1.1`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
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PyPI	types-tqdm	`4.67.3.20260303`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
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PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	uuid-utils	`0.14.1`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.42.0`	indirekt
PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.1.1`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirekt
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirekt
PyPI	websockets	`16.0`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirekt
PyPI	xlsxwriter	`3.2.9`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:agentcrew-ai@0.21.3 zieht 145 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
chromadb	`1.5.9`	direkt	kritisch	8	—

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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