Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 02:47 UTC

tirth8205 / code-review-graph

Local-first code intelligence graph for MCP and CLI. Builds a persistent map of your codebase so AI coding tools read only what matters, with benchmarked context reductions on reviews and large-repo workflows.

PythonMIT★ 28.505 Sterne⑂ 2.645 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-coding#claude#claude-code#code-review#graphrag#incremental#knowledge-graph#llm#mcp#python#static-analysis#tree-sitter

tirth8205/code-review-graph erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (94/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (62/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

92
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.

92
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 78 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 92 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tirth KananiPersönliches Konto
588 Follower30 öffentliche Reposseit Juli 2020University of Birmingham

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcode-review-graph2.3.7-35vor 18 Tagenai-coding-toolscode-reviewknowledge-graphmcptree-sitter

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 911 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year911
human_commit_share0,98
days_since_last_push2
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 28 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tagv2.3.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases10,8
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?

94Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 28.505 Stars
25/25Forks — 2.645 Forks
10.8/15Watcher — 90 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.645
stars28.505
watchers90
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges9
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,68

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
34.9/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
16.1/30PR-Annahme — 254/474 entschiedene PRs gemergt
0.9/13Newcomer PR acceptance — 1/14 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/19 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs254
open_issues49
closed_issues242
prs_merged_7d15
prs_decided_7d22
prs_merged_30d31
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,832
closed_unmerged_prs220
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d14

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.9/25Reichweite des Inhabers — 588 Follower von tirth8205
22.9/25Kontohistorie — 30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers588
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintirth8205
public_repos30
account_age_days2.205
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 18 Tagen
20/20Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescode-review-graph
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://code-review-graph.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-coding, claude, claude-code, code-review, graphrag, incremental, knowledge-graph, llm, mcp, python, static-analysis, tree-sitter
has_wikija
homepagehttps://code-review-graph.com
docs_sitehttps://code-review-graph.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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 1/19 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 26 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. 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
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages75
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:code-review-graph@2.3.7 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 75 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.

77Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 82 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,837
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md
agent_instruction_max_bytes10.445

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — code-review-graph-vscode/tsconfig.json, tests/fixtures/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 22 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configscode-review-graph-vscode/tsconfig.json, tests/fixtures/tsconfig.json
agent_commit_share0,22
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (code-review-graph-vscode/tsconfig.json, tests/fixtures/tsconfig.json)
51.6/55Handhabbare Dateigrößen — 13/209 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes645.419
source_files_sampled209
oversized_source_files13

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

28.505GitHub-Sterne
99Mitwirkende
911Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
28Releases
1Bus-Faktor
49offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 25 authors (cap 12)
  • Could not fetch npm package 'code-review-graph' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.645 ⇿
0Sterne
2.645Forks
5Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.5001.7502.0002.2502.5002.7502.645992026-052026-062026-08
Major 0Minor 0Patch 5
OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-08-05 02:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests10 out of 10 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 1/19 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 24 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities26 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmbetter-sqlite3^12.4.1code-review-graph-vscode/package.json
npmd3^7.9.0code-review-graph-vscode/package.json
PyPImcp>=1.0.0,<3pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.2.4,<4pyproject.toml
PyPItree-sitter>=0.23.0,<1pyproject.toml
PyPItree-sitter-language-pack>=0.3.0,<1pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0,<7pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.2,<4pyproject.toml
PyPIwatchdog>=4.0.0,<7pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.0,<3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 498

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 487 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npmbetter-sqlite312.8.0direkt
npmd37.9.0direkt
PyPIfastmcp3.4.5direkt
PyPImcp1.29.0direkt
PyPInetworkx3.4.2direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPItomli2.4.1direkt
PyPItree-sitter0.26.0direkt
PyPItree-sitter-language-pack0.13.0direkt
PyPIwatchdog6.0.0direkt
npm@azure/abort-controller2.1.2indirekt
npm@azure/core-auth1.10.1indirekt
npm@azure/core-client1.10.1indirekt
npm@azure/core-rest-pipeline1.23.0indirekt
npm@azure/core-tracing1.3.1indirekt
npm@azure/core-util1.13.1indirekt
npm@azure/identity4.13.0indirekt
npm@azure/logger1.3.0indirekt
npm@azure/msal-browser4.29.1indirekt
npm@azure/msal-common15.16.1indirekt
npm@azure/msal-node3.8.9indirekt
npm@esbuild/aix-ppc640.20.2indirekt
npm@esbuild/android-arm0.20.2indirekt
npm@esbuild/android-arm640.20.2indirekt
npm@esbuild/android-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/darwin-arm640.20.2indirekt
npm@esbuild/darwin-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/freebsd-arm640.20.2indirekt
npm@esbuild/freebsd-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-arm0.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-arm640.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-ia320.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-loong640.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-mips64el0.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-ppc640.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-riscv640.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-s390x0.20.2indirekt
npm@esbuild/linux-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/netbsd-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/openbsd-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/sunos-x640.20.2indirekt
npm@esbuild/win32-arm640.20.2indirekt
npm@esbuild/win32-ia320.20.2indirekt
npm@esbuild/win32-x640.20.2indirekt
npm@types/better-sqlite37.6.13indirekt
npm@types/d37.4.3indirekt
npm@types/d3-array3.2.2indirekt
npm@types/d3-axis3.0.6indirekt
npm@types/d3-brush3.0.6indirekt
npm@types/d3-chord3.0.6indirekt
npm@types/d3-color3.1.3indirekt
npm@types/d3-contour3.0.6indirekt
npm@types/d3-delaunay6.0.4indirekt
npm@types/d3-dispatch3.0.7indirekt
npm@types/d3-drag3.0.7indirekt
npm@types/d3-dsv3.0.7indirekt
npm@types/d3-ease3.0.2indirekt
npm@types/d3-fetch3.0.7indirekt
npm@types/d3-force3.0.10indirekt
npm@types/d3-format3.0.4indirekt
npm@types/d3-geo3.1.0indirekt
npm@types/d3-hierarchy3.1.7indirekt
npm@types/d3-interpolate3.0.4indirekt
npm@types/d3-path3.1.1indirekt
npm@types/d3-polygon3.0.2indirekt
npm@types/d3-quadtree3.0.6indirekt
npm@types/d3-random3.0.3indirekt
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npm@types/d3-scale-chromatic3.1.0indirekt
npm@types/d3-selection3.0.11indirekt
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npm@types/d3-transition3.0.9indirekt
npm@types/d3-zoom3.0.8indirekt
npm@types/geojson7946.0.16indirekt
npm@types/node20.19.37indirekt
npm@types/vscode1.110.0indirekt
npm@typespec/ts-http-runtime0.3.4indirekt
npm@vscode/test-electron2.5.2indirekt
npm@vscode/vsce2.32.0indirekt
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npm@vscode/vsce-sign-alpine-x642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-darwin-arm642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-darwin-x642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-linux-arm2.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-linux-arm642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-linux-x642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-win32-arm642.0.6indirekt
npm@vscode/vsce-sign-win32-x642.0.6indirekt
npmagent-base7.1.4indirekt
npmansi-regex6.2.2indirekt
npmansi-styles3.2.1indirekt
npmargparse2.0.1indirekt
npmasynckit0.4.0indirekt
npmazure-devops-node-api12.5.0indirekt
npmbalanced-match1.0.2indirekt
npmbase64-js1.5.1indirekt
npmbindings1.5.0indirekt
npmbl4.1.0indirekt
npmboolbase1.0.0indirekt
npmbrace-expansion1.1.12indirekt
npmbuffer5.7.1indirekt
npmbuffer-crc320.2.13indirekt
npmbuffer-equal-constant-time1.0.1indirekt
npmbundle-name4.1.0indirekt
npmcall-bind-apply-helpers1.0.2indirekt
npmcall-bound1.0.4indirekt
npmchalk2.4.2indirekt
npmchalk5.6.2indirekt
npmcheerio1.2.0indirekt
npmcheerio-select2.1.0indirekt
npmchownr1.1.4indirekt
npmcli-cursor5.0.0indirekt
npmcli-spinners2.9.2indirekt
npmcockatiel3.2.1indirekt
npmcolor-convert1.9.3indirekt
npmcolor-name1.1.3indirekt
npmcombined-stream1.0.8indirekt
npmcommander6.2.1indirekt
npmcommander7.2.0indirekt
npmconcat-map0.0.1indirekt
npmcore-util-is1.0.3indirekt
npmcss-select5.2.2indirekt
npmcss-what6.2.2indirekt
npmd3-array3.2.4indirekt
npmd3-axis3.0.0indirekt
npmd3-brush3.0.0indirekt
npmd3-chord3.0.1indirekt
npmd3-color3.1.0indirekt
npmd3-contour4.0.2indirekt
npmd3-delaunay6.0.4indirekt
npmd3-dispatch3.0.1indirekt
npmd3-drag3.0.0indirekt
npmd3-dsv3.0.1indirekt
npmd3-ease3.0.1indirekt
npmd3-fetch3.0.1indirekt
npmd3-force3.0.0indirekt
npmd3-format3.1.2indirekt
npmd3-geo3.1.1indirekt
npmd3-hierarchy3.1.2indirekt
npmd3-interpolate3.0.1indirekt
npmd3-path3.1.0indirekt
npmd3-polygon3.0.1indirekt
npmd3-quadtree3.0.1indirekt
npmd3-random3.0.1indirekt
npmd3-scale4.0.2indirekt
npmd3-scale-chromatic3.1.0indirekt
npmd3-selection3.0.0indirekt
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PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIwebsockets17.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:code-review-graph@2.3.7 zieht 75 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

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.

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