Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-01 18:41 UTC

tue-bmd / zea

zea: A Toolbox for Cognitive Ultrasound Imaging

PythonApache-2.0★ 104 Sterne⑂ 25 Forksseit Juni 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#deep-learning#generative-models#jax#keras#python#pytorch#tensorflow#ultrasound-imaging

tue-bmd/zea erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (56/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen 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

Biomedical Diagnostics LabOrganisation
17 Follower7 öffentliche Reposseit März 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIzea0.1.82.71328vor 0 Tagenbeamformingmachine-learningultrasound

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.437 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.437
human_commit_share0,75
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 28 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tagv0.1.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases11,6
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?

56Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32.7/60Stars — 104 Stars
11.5/25Forks — 25 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks25
stars104
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.8/80Downloads pro Monat — 2.713 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageszea
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.713
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 45 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 18 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled18
top_contributor_share0,452

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35.7/42Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
28.6/30PR-Annahme — 427/448 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs427
open_issues27
closed_issues153
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d36
prs_decided_30d42
issue_closed_ratio0,85
closed_unmerged_prs21
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9/25Reichweite des Inhabers — 17 Follower von tue-bmd
15.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers17
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logintue-bmd
public_repos7
account_age_days1.656

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 28 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageszea
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 10 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://zea.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdeep-learning, generative-models, jax, keras, python, pytorch, tensorflow, ultrasound-imaging
has_wikija
homepagehttps://zea.readthedocs.io
docs_sitehttps://zea.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
4.5/7.5Code-Review — Found 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 31 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories57
affected_packages8
assessed_packages277
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 5, moderate 3
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 277 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 69 von 75 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,92
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — zea/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 16 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 25 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configszea/py.typed
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,25

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (zea/py.typed)
51/55Handhabbare Dateigrößen — 17/232 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes146.358
source_files_sampled232
oversized_source_files17

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
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

104GitHub-Sterne
18Mitwirkende
1.437Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
28Releases
2Bus-Faktor
27offene 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:zea@0.1.8; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 25 ⇿
0Sterne
25Forks
25Releases

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.

05101520252522025-072026-022026-09
Major 0Minor 1Patch 18

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-10-01 18:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 15/22 approved changesets -- score normalized to 6
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities31 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 19
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIkeras>=3.15.0pyproject.toml
PyPIh5py>=3.11pyproject.toml
PyPIhdf5plugin>=4.4pyproject.toml
PyPInumcodecs>=0.13pyproject.toml
PyPIfsspec—pyproject.toml
PyPInumpy>= 1.24pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13pyproject.toml
PyPIpillow>=12.2.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6pyproject.toml
PyPIdecorator>=5pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=1.2pyproject.toml
PyPItyro>=1.0pyproject.toml
PyPIwget>=3.2pyproject.toml
PyPIimageio>=2.0pyproject.toml
PyPIgrain>= 0.2.8pyproject.toml
PyPIscikit-image>=0.23pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 277

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 258 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdecorator5.3.1direkt
PyPIfsspec2026.4.0direkt
PyPIgrain0.2.18direkt
PyPIh5py3.14.0direkt
PyPIhdf5plugin7.1.0direkt
PyPIhuggingface-hub1.32.0direkt
PyPIimageio2.37.3direkt
PyPIkeras3.15.1direkt
PyPImatplotlib3.11.2direkt
PyPInumcodecs0.16.5direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIscikit-image0.26.0direkt
PyPIscikit-learn1.9.1direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPItqdm4.70.1direkt
PyPItyro1.0.16direkt
PyPIwget3.2direkt
PyPIabsl-py2.4.0indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIarray-record0.8.3indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIastunparse1.6.3indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.7indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.5indirekt
PyPIcuda-toolkit12.9.1indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.2indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIetils1.14.0indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.3indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgast0.7.0indirekt
PyPIgoogle-pasta0.2.0indirekt
PyPIgradio6.28.0indirekt
PyPIgradio-client2.7.1indirekt
PyPIgroovy0.1.2indirekt
PyPIgrpcio1.81.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-gradio0.4.1indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.9indirekt
PyPIjax0.10.2indirekt
PyPIjax0.11.0indirekt
PyPIjax-cuda12-pjrt0.10.2indirekt
PyPIjax-cuda12-pjrt0.11.0indirekt
PyPIjax-cuda12-plugin0.10.2indirekt
PyPIjax-cuda12-plugin0.11.0indirekt
PyPIjaxlib0.10.2indirekt
PyPIjaxlib0.11.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIlazy-loader0.5indirekt
PyPIlibclang18.1.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.2.1indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInamex0.1.0indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.1.4indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10indirekt
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.23.1.3indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.14.1.1indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.10.19indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.8.1indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.29.7indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.7.0indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.9.79indirekt
PyPIonnxruntime1.30.0indirekt
PyPIopencv-python5.0.0.93indirekt
PyPIopencv-python-headless5.0.0.93indirekt
PyPIopt-einsum3.4.0indirekt
PyPIoptree0.19.1indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas3.0.3indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIpapermill2.7.0indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpip26.2.1indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIportpicker1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydub0.25.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpystemmer3.1.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
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PyPItorchaudio2.11.0+cpuindirekt
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PyPItorchvision0.28.0+cpuindirekt
PyPItorchvision0.28.0+cu129indirekt
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PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPIty0.0.84indirekt
PyPItypeguard4.5.2indirekt
PyPItyper0.25.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIvirtualenv21.4.2indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirekt
PyPIwrapt2.2.1indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzea0.1.8indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 8

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 277 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 8 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
mistune3.2.1indirekthoch203.3.0
starlette1.2.1indirekthoch41.3.1
tornado6.5.7indirekthoch76.5.9
urllib32.7.0indirekthoch62.8.0
virtualenv21.4.2indirekthoch821.7.13
aiohttp3.14.1indirektmittel63.14.3
setuptools81.0.0indirektmittel283.0.0
soupsieve2.8.4indirektmittel42.9.0

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

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