Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-18 12:46 UTC

zenml-io / kitaru

Agent traces you can run, not just read.

Python · TypeScriptApache-2.0★ 236 Sterne⑂ 17 Forksseit März 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird

#ai-agents #checkpoints #durable-execution #llm #mcp #mlops #observability #pydantic #pydantic-ai #python #replay #agent #agent-orchestration #agentic-ai #agents

zenml-io/kitaru erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (60/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ZenMLOrganisation

347 Follower84 öffentliche Reposseit Aug. 2021

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	kitaru	0.22.1	2.327	47	vor 0 Tagen	ai-agents checkpoints durable-execution llm mlops observability orchestration pydantic replay workflow

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
16.6/36	Commit-Rhythmus — 24/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 851 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	851
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	24

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 72 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	72
latest_release_tag	python/kitaru/v0.22.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	0

Community & Verbreitung

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

60Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

48Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

38.5/60	Stars — 236 Stars
10/25	Forks — 17 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	17
stars	236
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	3
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

44.9/80	Downloads pro Monat — 2.327 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	kitaru
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.327
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?

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

39Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 73 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	12
top_contributor_share	0,727

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

34.9/42	Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
24.8/30	PR-Annahme — 506/611 entschiedene PRs gemergt
13/13	Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/27 approved changesets -- score normalized to 7

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	506
open_issues	33
closed_issues	161
prs_merged_7d	53
prs_decided_7d	56
prs_merged_30d	53
prs_decided_30d	56
issue_closed_ratio	0,83
closed_unmerged_prs	105
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	2
first_time_prs_decided_30d	2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

89Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
18.3/25	Reichweite des Inhabers — 347 Follower von zenml-io
23/25	Kontohistorie — 84 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	347
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	zenml-io
public_repos	84
account_age_days	1.834

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

Verwendete Eingangsdaten

packages	kitaru
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — biome.json
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://kitaru.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 15 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	ai-agents, checkpoints, durable-execution, llm, mcp, mlops, observability, pydantic, pydantic-ai, python, replay, agent, agent-orchestration, agentic-ai, agents
has_wiki	nein
homepage	https://kitaru.ai
docs_site	https://kitaru.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5	Code-Review — Found 20/27 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5	Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
2.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5	Vulnerabilities — 20 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	18
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	0
scorecard_aggregate	6,6

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	25
affected_packages	12
assessed_packages	947
unassessed_packages	8
affected_by_severity	high 7, moderate 5
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 947 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 8 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, docker/CLAUDE.md, docs/CLAUDE.md, docs/book/AGENTS.md, plugins/AGENTS.md, src/kitaru/AGENTS.md, src/kitaru/api_models/AGENTS.md, src/kitaru/client/AGENTS.md, src/kitaru/server/adapters/db/AGENTS.md, src/kitaru/server/adapters/rest/AGENTS.md, src/kitaru/server/application/AGENTS.md, src/kitaru/server/database/migrations/AGENTS.md, src/kitaru/server/domain/AGENTS.md, tests/AGENTS.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 93 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,959
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md, docker/CLAUDE.md, docs/CLAUDE.md, docs/book/AGENTS.md, plugins/AGENTS.md, src/kitaru/AGENTS.md, src/kitaru/api_models/AGENTS.md, src/kitaru/client/AGENTS.md, src/kitaru/server/adapters/db/AGENTS.md, src/kitaru/server/adapters/rest/AGENTS.md, src/kitaru/server/application/AGENTS.md, src/kitaru/server/database/migrations/AGENTS.md, src/kitaru/server/domain/AGENTS.md, tests/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	13.295

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

91Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Justfile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — biome.json
11/11	Statische Typprüfung — docs/tsconfig.json, packages/core/tsconfig.json, packages/mastra/tsconfig.json, packages/vercel-ai/tsconfig.json, v2_examples/mastra_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_ticket_resolver/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10	Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	pnpm-lock.yaml, uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Justfile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	docs/tsconfig.json, packages/core/tsconfig.json, packages/mastra/tsconfig.json, packages/vercel-ai/tsconfig.json, v2_examples/mastra_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_ticket_resolver/tsconfig.json
agent_commit_share	0,03
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (docs/tsconfig.json, packages/core/tsconfig.json, packages/mastra/tsconfig.json, packages/vercel-ai/tsconfig.json, v2_examples/mastra_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_support_triage/tsconfig.json, v2_examples/vercel_ai_ticket_resolver/tsconfig.json)
54.8/55	Handhabbare Dateigrößen — 3/941 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	209.417
source_files_sampled	941
oversized_source_files	3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — openapi/openapi.json
0/20	MCP-Server
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	openapi/openapi.json
interfaces_expected_of	network-service

Eckdaten

236GitHub-Sterne

12Mitwirkende

851Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

72Releases

1Bus-Faktor

33offene Issues

npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:kitaru@0.22.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 17 ⇿

0Sterne

17Forks

40Releases

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 0Minor 19Patch 12

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10

6.6Gesamtwert

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 · 2026-08-18 12:45 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7	Code-Review	Found 20/27 approved changesets -- score normalized to 7
10	Contributors	project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
5	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0	Vulnerabilities	20 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 2

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	pydantic	`>=2,<3`	pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.27,<1`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 955

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 953 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	httpx	`0.28.1`	direkt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	direkt
npm	@a2a-js/sdk	`0.3.14`	indirekt
npm	@ai-sdk/gateway	`4.0.52`	indirekt
npm	@ai-sdk/openai	`4.0.20`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`1.1.3`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`2.0.3`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`3.0.14`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`4.0.3`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider	`4.0.7`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`2.2.8`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`3.0.28`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`4.0.38`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`5.0.12`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`5.0.27`	indirekt
npm	@ai-sdk/provider-utils	`5.0.7`	indirekt
npm	@ai-sdk/ui-utils	`1.2.11`	indirekt
npm	@alloc/quick-lru	`5.2.0`	indirekt
npm	@babel/code-frame	`7.29.7`	indirekt
npm	@babel/helper-validator-identifier	`7.29.7`	indirekt
npm	@biomejs/biome	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/biome	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-darwin-arm64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-darwin-arm64	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-darwin-x64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-darwin-x64	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-arm64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-arm64	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-arm64-musl	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-arm64-musl	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-x64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-x64	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-x64-musl	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-linux-x64-musl	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-win32-arm64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-win32-arm64	`2.5.4`	indirekt
npm	@biomejs/cli-win32-x64	`2.3.11`	indirekt
npm	@biomejs/cli-win32-x64	`2.5.4`	indirekt
npm	@emnapi/core	`1.11.1`	indirekt
npm	@emnapi/runtime	`1.11.1`	indirekt
npm	@emnapi/runtime	`1.11.3`	indirekt
npm	@emnapi/wasi-threads	`1.2.2`	indirekt
npm	@esbuild/aix-ppc64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/android-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/android-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/darwin-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/freebsd-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ia32	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-loong64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-mips64el	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-ppc64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-riscv64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-s390x	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/linux-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/netbsd-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/openbsd-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/openharmony-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/sunos-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/win32-arm64	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/win32-ia32	`0.28.2`	indirekt
npm	@esbuild/win32-x64	`0.28.2`	indirekt
npm	@floating-ui/core	`1.8.0`	indirekt
npm	@floating-ui/dom	`1.8.0`	indirekt
npm	@floating-ui/react-dom	`2.1.9`	indirekt
npm	@floating-ui/utils	`0.2.12`	indirekt
npm	@fuma-translate/react	`1.0.2`	indirekt
npm	@fumadocs/tailwind	`0.1.1`	indirekt
npm	@hono/node-server	`1.19.15`	indirekt
npm	@img/colour	`1.1.0`	indirekt
npm	@img/sharp-darwin-arm64	`0.35.3`	indirekt
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PyPI	langsmith	`0.10.16`	indirekt
PyPI	license-expression	`30.4.4`	indirekt
PyPI	logfire-api	`4.39.0`	indirekt
PyPI	logfire-api	`4.40.0`	indirekt
PyPI	loguru	`0.7.3`	indirekt
PyPI	maison	`2.0.2`	indirekt
PyPI	mako	`1.3.12`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	mcp	`1.29.0`	indirekt
PyPI	mcp	`2.0.0`	indirekt
PyPI	mcp-types	`2.0.0`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	msgpack	`1.2.1`	indirekt
PyPI	openai	`2.53.0`	indirekt
PyPI	openai-agents	`—`	indirekt
PyPI	openai-agents	`0.19.4`	indirekt
PyPI	opentelemetry-api	`1.44.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-common	`1.44.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-exporter-otlp-proto-http	`1.44.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-asgi	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-fastapi	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-httpx	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-logging	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-instrumentation-sqlalchemy	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-proto	`1.44.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-sdk	`1.44.0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-semantic-conventions	`0.65b0`	indirekt
PyPI	opentelemetry-util-http	`0.65b0`	indirekt
PyPI	orjson	`3.11.9`	indirekt
PyPI	ormsgpack	`1.12.2`	indirekt
PyPI	packageurl-python	`0.17.6`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	pip	`26.2.1`	indirekt
PyPI	pip-api	`0.0.34`	indirekt
PyPI	pip-audit	`2.10.1`	indirekt
PyPI	pip-requirements-parser	`32.0.1`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.10.1`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	protobuf	`7.35.1`	indirekt
PyPI	py-serializable	`2.1.0`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.4`	indirekt
PyPI	pyasn1-modules	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pydantic-ai-slim	`—`	indirekt
PyPI	pydantic-ai-slim	`2.22.0`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirekt
PyPI	pydantic-graph	`2.22.0`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.14.2`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.15.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	indirekt
PyPI	pywin32	`312`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.7.19`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rich-rst	`2.1.0`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.6.3`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.22`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.1`	indirekt
PyPI	ruyaml	`0.91.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`83.0.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	sortedcontainers	`2.4.0`	indirekt
PyPI	sqlalchemy	`2.0.51`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.6`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.8`	indirekt
PyPI	starlette	`1.3.1`	indirekt
PyPI	starlette	`1.6.0`	indirekt
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirekt
PyPI	tiktoken	`0.13.0`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	tomli-w	`1.2.0`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.70.0`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	ty	`0.0.61`	indirekt
PyPI	ty	`0.0.66`	indirekt
PyPI	typer	`0.27.0`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt
PyPI	uuid-utils	`0.17.0`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.51.0`	indirekt
PyPI	uvicorn	`0.52.1`	indirekt
PyPI	wcmatch	`11.0`	indirekt
PyPI	websockets	`15.0.1`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.3.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.8.1`	indirekt
PyPI	yamlfix	`1.19.1`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 12

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 947 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 12 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 8 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
brace-expansion	`1.1.13`	indirekt	hoch	3	`5.0.9`
brace-expansion	`2.1.2`	indirekt	hoch	2	`5.0.9`
fast-uri	`3.1.0`	indirekt	hoch	5	`4.1.2`
fast-uri	`3.1.4`	indirekt	hoch	1	`4.1.2`
js-yaml	`3.15.0`	indirekt	hoch	1	`4.3.1`
js-yaml	`4.2.0`	indirekt	hoch	2	`4.3.1`
nanoid	`3.3.16`	indirekt	hoch	1	`5.1.6`
@ai-sdk/provider-utils	`2.2.8`	indirekt	mittel	1	—
@ai-sdk/provider-utils	`3.0.28`	indirekt	mittel	1	—
hono	`4.12.32`	indirekt	mittel	4	`4.12.34`
ip-address	`10.2.0`	indirekt	mittel	3	`10.3.1`
postcss	`8.5.22`	indirekt	mittel	1	`8.5.23`

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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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.

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