Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.16.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-20 23:27 UTC

shredEngineer / Archive-Agent

Find your files with natural language and ask questions.

PythonGPL-3.0★ 63 Sterne⑂ 9 Forksseit März 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

shredEngineer/Archive-Agent erreicht einen Gesundheitsindex von 45 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Vitality (80/100) ab, am schwächsten bei Security (21/100). Zuletzt vor 10 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

45
gesamt / 100
Schwach

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.

45
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 47 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 45 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Dr.-Ing. Paul WilhelmPersönliches Konto
31 Follower27 öffentliche Reposseit Mai 2018

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 10 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen291 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year291
human_commit_share
days_since_last_push10
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus53 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 10 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 16,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count53
latest_release_tagv22.5.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases16,4
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?

44Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
29.1/60Stars63 Stars
7.5/25Forks9 Forks
1.7/15Watcher3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks9
stars63
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (GPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
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?

40Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.1/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden3 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,994
Wie die Bewertung erfolgt
30.3/42Issue-Lösungsquote72 % der Issues geschlossen
20/30PR-Annahme2/3 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2
open_issues17
closed_issues44
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,721
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
10.8/25Reichweite des Inhabers31 Follower von shredEngineer
22.5/25Kontohistorie27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers31
owner_typeUser
is_verified
owner_loginshredEngineer
public_repos27
account_age_days2.985
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

44Schwach · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://wilhelm.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics9 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsocr, openai, python, rag, mcp-server, ollama, lm-studio, mcp, qdrant
has_wikija
homepagehttps://wilhelm.dev
docs_sitehttps://wilhelm.dev
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

21Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

17Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflowkeine Daten
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
3/7.5Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionskeine Daten
0/7.5Vulnerabilities72 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate1,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
6.3/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories5 betroffen: pillow 11.3.0 (critical 9.1), mcp 1.8.1 (high 7.5), diskcache 5.6.3 (moderate), +2 weitere
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
22.9/40Keine offenen Advisories5 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 381 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories135
affected_packages23
assessed_packages146
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 10, moderate 9, low 2
direct_affected_packages5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 146 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenCLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes47.940
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/151 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes24.904
source_files_sampled151
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs
has_mcp_signalja
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

63GitHub-Sterne
3Mitwirkende
291Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
53Releases
1Bus-Faktor
17offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Could not fetch pypi package 'archive-agent' from its registry

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 1.7 / 10
1.7Gesamtwert

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 · 2026-07-20 23:26 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities72 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 19
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIopenai>=1.69.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIqdrant-client>=1.15.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdiskcache>=5.6.3,<6.0.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.15.2,<0.16.0pyproject.toml
PyPIpillow>=11.1.0,<12.0.0pyproject.toml
PyPIcharset-normalizer>=3.4.1,<4.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0,<15.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3,<3.0.0pyproject.toml
PyPIstreamlit>=1.44.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpypandoc>=1.15,<2.0pyproject.toml
PyPIspacy>=3.8.5,<4.0.0pyproject.toml
PyPIen-core-web-md@ https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/en_core_web_md-3.8.0/en_core_web_md-3.8.0-py3-none-any.whlpyproject.toml
PyPIpymupdf4llm>=0.0.21,<0.0.22pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.115.12,<0.116pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.34.2,<0.35pyproject.toml
PyPImcp==1.8.1pyproject.toml
PyPIollama>=0.4.8,<0.5pyproject.toml
PyPIstreamlit-extras>=0.4.3,<0.5pyproject.toml
PyPIkneed>=0.8.5,<0.9.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 146

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 127 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcharset-normalizer3.4.2direkt
PyPIdiskcache5.6.3direkt
PyPIen-core-web-md3.8.0direkt
PyPIfastapi0.115.14direkt
PyPIkneed0.8.5direkt
PyPImcp1.8.1direkt
PyPIollama0.4.9direkt
PyPIopenai1.93.1direkt
PyPIpillow11.3.0direkt
PyPIpymupdf4llm0.0.21direkt
PyPIpypandoc1.15direkt
PyPIqdrant-client1.16.2direkt
PyPIrequests2.32.4direkt
PyPIrich14.0.0direkt
PyPIspacy3.8.7direkt
PyPIstreamlit1.46.1direkt
PyPIstreamlit-extras0.4.7direkt
PyPItyper0.15.4direkt
PyPIuvicorn0.34.3direkt
PyPIaltair5.5.0indirekt
PyPIaltex0.2.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIarchive-agent22.5.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.4indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIblis1.3.0indirekt
PyPIcachetools6.1.0indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcertifi2025.6.15indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcloudpathlib0.21.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIconfection0.1.5indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcoverage7.9.2indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcymem2.0.11indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIfaker37.4.0indirekt
PyPIfavicon0.7.0indirekt
PyPIfonttools4.58.5indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.44indirekt
PyPIgrpcio1.73.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.2.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhtbuilder0.9.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.1indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.10.0indirekt
PyPIjsonschema4.24.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1indirekt
PyPIkiwisolver1.4.8indirekt
PyPIlangcodes3.5.0indirekt
PyPIlanguage-data1.3.0indirekt
PyPIlxml6.0.0indirekt
PyPImarisa-trie1.2.1indirekt
PyPImarkdown3.8.2indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdownlit0.0.7indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImatplotlib3.10.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImurmurhash1.0.13indirekt
PyPInarwhals1.46.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.3.1indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpandas2.3.0indirekt
PyPIplotly6.2.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIportalocker2.10.1indirekt
PyPIpreshed3.0.10indirekt
PyPIprometheus-client0.22.1indirekt
PyPIprotobuf6.31.1indirekt
PyPIpyarrow20.0.0indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpydantic2.11.7indirekt
PyPIpydantic-core2.33.2indirekt
PyPIpydantic-settings2.10.1indirekt
PyPIpydeck0.9.1indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpymdown-extensions10.16indirekt
PyPIpymupdf1.26.3indirekt
PyPIpyparsing3.2.3indirekt
PyPIpyright1.1.403indirekt
PyPIpytest8.4.1indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.1.1indirekt
PyPIpython-multipart0.0.20indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpywin32310indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrpds-py0.26.0indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.17.0indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmart-open7.3.0.post1indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsoupsieve2.7indirekt
PyPIspacy-legacy3.0.12indirekt
PyPIspacy-loggers1.0.5indirekt
PyPIsrsly2.5.1indirekt
PyPIsse-starlette2.4.1indirekt
PyPIst-annotated-text4.0.2indirekt
PyPIst-theme1.2.3indirekt
PyPIstarlette0.46.2indirekt
PyPIstreamlit-camera-input-live0.2.0indirekt
PyPIstreamlit-card1.0.2indirekt
PyPIstreamlit-embedcode0.1.2indirekt
PyPIstreamlit-faker0.0.4indirekt
PyPIstreamlit-image-coordinates0.1.9indirekt
PyPIstreamlit-keyup0.3.0indirekt
PyPIstreamlit-toggle-switch1.0.2indirekt
PyPIstreamlit-vertical-slider2.5.5indirekt
PyPItenacity9.1.2indirekt
PyPIthinc8.3.6indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItornado6.5.1indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItyping-extensions4.14.1indirekt
PyPItyping-inspection0.4.1indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIvalidators0.35.0indirekt
PyPIwasabi1.1.3indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIweasel0.4.1indirekt
PyPIwrapt1.17.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 23

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 146 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 23 tragen bekannte Advisories, davon 5 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow11.3.0direktkritisch2812.3.0
gitpython3.1.44indirektkritisch93.1.50
mcp1.8.1direkthoch81.28.1
click8.1.8indirekthoch18.3.3
lxml6.0.0indirekthoch26.1.0
protobuf6.31.1indirekthoch26.33.5
pyarrow20.0.0indirekthoch223.0.1
python-multipart0.0.20indirekthoch140.0.31
soupsieve2.7indirekthoch42.8.4
starlette0.46.2indirekthoch141.3.1
tornado6.5.1indirekthoch186.5.7
urllib32.5.0indirekthoch82.7.0
diskcache5.6.3direktmittel2
requests2.32.4direktmittel22.33.0
streamlit1.46.1direktmittel41.54.0
fonttools4.58.5indirektmittel24.60.2
idna3.10indirektmittel23.15
pymdown-extensions10.16indirektmittel410.21.3
pytest8.4.1indirektmittel29.0.3
python-dotenv1.1.1indirektmittel21.2.2
setuptools80.9.0indirektmittel183.0.0
h24.2.0indirektniedrig24.3.0
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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.

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 v0.16.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.