Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-28 23:00 UTC

tomasfarias / airflow-dbt-python

A collection of Airflow operators, hooks, and utilities to elevate dbt to a first-class citizen of Airflow.

PythonMIT★ 215 Sterne⑂ 42 Forksseit Mai 2021Auf GitHub ansehen ↗

#airflow #python3 #dbt #python #airflow-operators #analytics #data-engineering #airflow-hook

tomasfarias/airflow-dbt-python erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (39/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tomás Farías SantanaPersönliches Konto

49 Follower82 öffentliche Reposseit Apr. 2016

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	airflow-dbt-python	3.6.2	61.747	81	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
6.2/36	Commit-Rhythmus — 9/52 Wochen mit Commits
17.2/18	Commit-Volumen — 81 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 13 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	81
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	9

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 55 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 44,3 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	55
latest_release_tag	v3.6.2
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	44,3

Community & Verbreitung

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

59Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

37.8/60	Stars — 215 Stars
13.4/25	Forks — 42 Forks
1.7/15	Watcher — 3 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	42
stars	215
watchers	3
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	5
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

63.9/80	Downloads pro Monat — 61.747 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	airflow-dbt-python
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	61.747
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

22Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
10.8/13.5	Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	8
top_contributor_share	0,885

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

35.1/42	Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
27.8/30	PR-Annahme — 88/95 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/11 approved changesets -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	88
open_issues	13
closed_issues	66
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	2
prs_merged_30d	2
prs_decided_30d	3
issue_closed_ratio	0,835
closed_unmerged_prs	7
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

59Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.2/25	Reichweite des Inhabers — 49 Follower von tomasfarias
25/25	Kontohistorie — 82 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	49
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	tomasfarias
public_repos	82
account_age_days	3.804

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 — 81 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	airflow-dbt-python
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

86Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
12/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://airflow-dbt-python.readthedocs.io
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 8 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	airflow, python3, dbt, python, airflow-operators, analytics, data-engineering, airflow-hook
has_wiki	ja
homepage	https://airflow-dbt-python.readthedocs.io
docs_site	https://airflow-dbt-python.readthedocs.io
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

39Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

32Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
1.5/2.5	CI-Tests — 4 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5	Code-Review — Found 2/11 approved changesets -- score normalized to 1
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 — 13 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
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
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 29 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	3,2

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

9.5/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: apache-airflow 3.3.1 (critical 9.1)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	51
affected_packages	5
assessed_packages	403
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 2, high 3
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 403 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.aws.amazon.com/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 93 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.aws.amazon.com/llms.txt
legible_history_share	0,93
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — 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	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/72 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	31.052
source_files_sampled	72
oversized_source_files	0

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

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
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

215GitHub-Sterne

8Mitwirkende

81Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

55Releases

1Bus-Faktor

13offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:airflow-dbt-python@3.6.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 42 ⇿

0Sterne

42Forks

53Releases

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 3Minor 14Patch 30

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.2 / 10

3.2Gesamtwert

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 · 2026-09-28 23:00 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
6	CI-Tests	4 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1	Code-Review	Found 2/11 approved changesets -- score normalized to 1
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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	13 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not 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
0	Security-Policy	security policy file not detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	29 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 6

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	apache-airflow	`>=2.8,<4.0`	pyproject.toml
PyPI	apache-airflow	`>=2.9,<4.0`	pyproject.toml
PyPI	apache-airflow	`>=3.1,<4.0`	pyproject.toml
PyPI	contextlib-chdir	`==1.0.2`	pyproject.toml
PyPI	dbt-core	`>=1.8.0,<2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	packaging	`>=20.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 403

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 399 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	apache-airflow	`3.3.1`	direkt
PyPI	contextlib-chdir	`1.0.2`	direkt
PyPI	dbt-core	`1.12.3`	direkt
PyPI	packaging	`26.3`	direkt
PyPI	a2wsgi	`1.10.10`	indirekt
PyPI	agate	`1.9.1`	indirekt
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.7.1`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	indirekt
PyPI	aiohttp-cors	`0.8.1`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	aiosmtplib	`5.1.2`	indirekt
PyPI	aiosqlite	`0.22.1`	indirekt
PyPI	airflow-dbt-python	`3.6.2`	indirekt
PyPI	alabaster	`0.7.16`	indirekt
PyPI	alembic	`1.19.2`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.5`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirekt
PyPI	anyio	`4.15.1`	indirekt
PyPI	apache-airflow-core	`3.3.1`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-amazon	`9.35.1`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-common-compat	`1.18.0`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-common-io	`1.8.0`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-common-sql	`2.1.1`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-google	`22.1.0`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-http	`6.0.5`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-smtp	`3.0.3`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-ssh	`6.0.1`	indirekt
PyPI	apache-airflow-providers-standard	`1.18.0`	indirekt
PyPI	apache-airflow-task-sdk	`1.3.1`	indirekt
PyPI	argcomplete	`3.7.2`	indirekt
PyPI	arrow	`1.4.0`	indirekt
PyPI	asgiref	`3.12.1`	indirekt
PyPI	asn1crypto	`1.5.1`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.10.0`	indirekt
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirekt
PyPI	asyncssh	`2.24.0`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	babel	`2.18.0`	indirekt
PyPI	backports-datetime-fromisoformat	`2.0.3`	indirekt
PyPI	backports-strenum	`1.3.1`	indirekt
PyPI	backports-tarfile	`1.2.0`	indirekt
PyPI	bcrypt	`5.0.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirekt
PyPI	boto3	`1.43.89`	indirekt
PyPI	boto3-stubs	`1.43.89`	indirekt
PyPI	botocore	`1.43.89`	indirekt
PyPI	botocore-stubs	`1.43.67`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.1.8`	indirekt
PyPI	cadwyn	`7.0.0`	indirekt
PyPI	cattrs	`26.2.0`	indirekt
PyPI	certifi	`2025.1.31`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	chardet	`7.6.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.5.1`	indirekt
PyPI	click	`8.5.0`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	colorful	`0.5.8`	indirekt
PyPI	colorlog	`6.12.0`	indirekt
PyPI	coverage	`7.16.0`	indirekt
PyPI	cron-descriptor	`2.1.0`	indirekt
PyPI	croniter	`6.2.4`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.1`	indirekt
PyPI	daff	`1.4.2`	indirekt
PyPI	db-dtypes	`1.7.1`	indirekt
PyPI	dbt-adapters	`1.24.5`	indirekt
PyPI	dbt-bigquery	`1.12.0`	indirekt
PyPI	dbt-common	`1.39.0`	indirekt
PyPI	dbt-core-experimental-parser	`2.0.0rc1`	indirekt
PyPI	dbt-extractor	`0.6.0`	indirekt
PyPI	dbt-postgres	`1.11.0`	indirekt
PyPI	dbt-protos	`1.0.565`	indirekt
PyPI	dbt-redshift	`1.11.1`	indirekt
PyPI	dbt-snowflake	`1.12.0`	indirekt
PyPI	dbt-spark	`1.11.0`	indirekt
PyPI	decorator	`5.3.1`	indirekt
PyPI	deepdiff	`8.6.2`	indirekt
PyPI	deprecated	`1.3.1`	indirekt
PyPI	dill	`0.4.1`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirekt
PyPI	docutils	`0.21.2`	indirekt
PyPI	dulwich	`1.1.0`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.136.3`	indirekt
PyPI	fastapi-cli	`0.0.32`	indirekt
PyPI	fastjsonschema	`2.22.2`	indirekt
PyPI	fastuuid	`0.14.0`	indirekt
PyPI	filelock	`3.32.5`	indirekt
PyPI	freezegun	`1.5.5`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2025.12.0`	indirekt
PyPI	future	`1.0.0`	indirekt
PyPI	gcloud-aio-auth	`5.5.0`	indirekt
PyPI	gcloud-aio-bigquery	`7.1.0`	indirekt
PyPI	gcloud-aio-storage	`9.6.4`	indirekt
PyPI	gcsfs	`2025.12.0`	indirekt
PyPI	google-ads	`31.4.0`	indirekt
PyPI	google-analytics-admin	`0.30.1`	indirekt
PyPI	google-api-core	`2.36.0`	indirekt
PyPI	google-api-python-client	`2.200.0`	indirekt
PyPI	google-auth	`2.57.1`	indirekt
PyPI	google-auth-httplib2	`0.4.2`	indirekt
PyPI	google-auth-oauthlib	`1.4.1`	indirekt
PyPI	google-cloud-aiplatform	`1.148.1`	indirekt
PyPI	google-cloud-alloydb	`0.11.1`	indirekt
PyPI	google-cloud-appengine-logging	`1.10.0`	indirekt
PyPI	google-cloud-audit-log	`0.6.2`	indirekt
PyPI	google-cloud-automl	`2.20.1`	indirekt
PyPI	google-cloud-batch	`0.22.3`	indirekt
PyPI	google-cloud-bigquery	`3.45.0`	indirekt
PyPI	google-cloud-bigquery-datatransfer	`3.23.0`	indirekt
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PyPI	google-resumable-media	`2.10.2`	indirekt
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PyPI	greenlet	`3.5.5`	indirekt
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PyPI	grpc-interceptor	`0.15.4`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.83.1`	indirekt
PyPI	grpcio-gcp	`0.2.2`	indirekt
PyPI	grpcio-status	`1.83.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.6.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httplib2	`0.32.0`	indirekt
PyPI	httptools	`0.8.0`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.12.0`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`1.30.0`	indirekt
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PyPI	pydantic	`2.13.5`	indirekt
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PyPI	pydantic-extra-types	`2.11.1`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	indirekt
PyPI	pydata-google-auth	`1.9.1`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pygtrie	`2.5.0`	indirekt
PyPI	pygtrie	`2.6.1`	indirekt
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PyPI	pyopenssl	`26.4.0`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pyspark	`4.2.0`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`3.15.1`	indirekt
PyPI	pytest-postgresql	`9.1.0`	indirekt
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PyPI	python-dotenv	`1.2.3`	indirekt
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PyPI	smart-open	`8.0.1`	indirekt
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PyPI	snowballstemmer	`3.1.1`	indirekt
PyPI	snowflake-connector-python	`4.7.3`	indirekt
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PyPI	virtualenv	`21.7.8`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.2.0`	indirekt
PyPI	watchtower	`3.4.0`	indirekt
PyPI	websockets	`16.1.1`	indirekt
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirekt
PyPI	wirerope	`1.0.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.4.0`	indirekt
PyPI	xmltodict	`1.0.4`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 5

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 403 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 5 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
apache-airflow	`3.3.1`	direkt	kritisch	3	`3.3.2`
litellm	`1.82.6`	indirekt	kritisch	29	`1.84.0`
apache-airflow-providers-google	`22.1.0`	indirekt	hoch	3	`22.3.0`
dulwich	`1.1.0`	indirekt	hoch	10	`1.2.5`
thrift	`0.22.0`	indirekt	hoch	6	`0.24.0`

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.

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