Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 23:25 UTC

virattt / ai-hedge-fund

An AI Hedge Fund Team

PythonMIT★ 62.631 Sterne⑂ 11.016 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekTerminal-Oberflächewie das ermittelt wird

virattt/ai-hedge-fund erreicht einen Gesundheitsindex von 63 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (34/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

63
gesamt / 100
Mittel

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.

63
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 59 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 63 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Virat SinghPersönliches Konto
3.986 Follower59 öffentliche Reposseit Juli 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIhedge-fund2.1.0-1vor 0 Tagenaihedge-fundtradingllmbacktestingagents

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 159 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year159
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 10 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count10
latest_release_tagv2.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases9,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 62.631 Stars
25/25Forks — 11.016 Forks
15/15Watcher — 663 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11.016
stars62.631
watchers663
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 39 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled39
top_contributor_share0,922

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
34.4/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
5.9/30PR-Annahme — 53/270 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs53
open_issues51
closed_issues229
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,818
closed_unmerged_prs217
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d6

Eigentümerschaft & Trägerschaft

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
25/25Reichweite des Inhabers — 3.986 Follower von virattt
24.9/25Kontohistorie — 59 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.986
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvirattt
public_repos59
account_age_days5.506
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
4/20Versionshistorie — 1 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageshedge-fund
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

38Schwach · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

30Gefährdet
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-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

34Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate2,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: langchain-anthropic 0.3.5 (moderate 5.1), python-dotenv 1.0.0 (moderate 6.6), langchain-openai 0.3.35 (low 3.1)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
32.2/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 110 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories16
affected_packages6
assessed_packages101
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1, moderate 3, low 1
direct_affected_packages3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 101 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.

35Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
10.1/40Lesbare Commit-Historie — 19 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,19
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 1/75 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes87.634
source_files_sampled75
oversized_source_files1

Eckdaten

62.631GitHub-Sterne
39Mitwirkende
159Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
10Releases
1Bus-Faktor
51offene 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:hedge-fund@2.1.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 11.016 ⇿
0Sterne
11.016Forks
9Releases

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.

10.00010.20010.40010.60010.80011.00011.20011.016332026-052026-062026-08
Major 1Minor 0Patch 8
OpenSSF Scorecard 2.7 / 10
2.7Gesamtwert

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 · 2026-08-04 23:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 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
10Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIlangchain-anthropic0.3.5pyproject.toml
PyPIlangchain-openai^0.3.5pyproject.toml
PyPIlangchain-deepseek^0.1.2pyproject.toml
PyPIlangchain-google-genai^2.0.11pyproject.toml
PyPIlangchain-xai^0.2.5pyproject.toml
PyPIpandas^2.1.0pyproject.toml
PyPInumpy^1.24.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv1.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.9.2pyproject.toml
PyPIrequests^2.32.0pyproject.toml
PyPIrich^14.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic^2.4.2pyproject.toml
PyPIscipy^1.11.0pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.3pyproject.toml
PyPItextual^8.2.8pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 101

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 86 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIlangchain-anthropic0.3.5direkt
PyPIlangchain-deepseek0.1.4direkt
PyPIlangchain-google-genai2.1.12direkt
PyPIlangchain-openai0.3.35direkt
PyPIlangchain-xai0.2.5direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dotenv1.0.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich14.3.4direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPItextual8.2.8direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanthropic0.120.2indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIblack23.12.1indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIfiletype1.2.0indirekt
PyPIflake86.1.0indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgoogle-ai-generativelanguage0.12.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.33.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgrpcio1.83.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.83.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlangchain-core0.3.86indirekt
PyPIlangsmith0.10.15indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIopenai2.52.0indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIproto-plus1.28.2indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycodestyle2.11.1indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpyflakes3.1.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest7.4.4indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.17.0indirekt
PyPIwebsockets17.0.1indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 6

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 101 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 6 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
black23.12.1indirektkritisch426.3.1
langchain-core0.3.86indirekthoch41.2.22
langchain-anthropic0.3.5direktmittel21.4.6
python-dotenv1.0.0direktmittel21.2.2
pytest7.4.4indirektmittel29.0.3
langchain-openai0.3.35direktniedrig21.1.14

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit virattt/ai-hedge-fund teilen. Nebeneinander lesen →

100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich99google/adk-pythonAn open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.Außergewöhnlich99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Außergewöhnlich98Significant-Gravitas/AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.Außergewöhnlich98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsAußergewöhnlich98mem0ai/mem0Universal memory layer for AI AgentsAußergewöhnlich

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.