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MichaelYochpaz/peeq

Untersuchen Sie Metadaten, Abhängigkeiten und bekannte Schwachstellen von Python-Paketen. Entwickelt für Entwickler und KI-Agenten.

Was ist peeq?

Peeq ist ein Skill, der es Entwicklern und KI-Agenten ermöglicht, detaillierte Informationen über Python-Pakete abzurufen, einschließlich Metadaten, Abhängigkeiten und bekannter Sicherheitslücken (CVEs). Dies ist besonders nützlich für die Sicherheitsanalyse von Drittanbieter-Bibliotheken, die Planung von Abhängigkeitsaktualisierungen oder die Fehlersuche in Build-Umgebungen. Der Skill arbeitet mit verschiedenen Datenquellen wie PyPI und Sicherheitsdatenbanken und kann in Umgebungen wie Claude Code, Cursor und Codex eingesetzt werden. Durch die strukturierte Ausgabe der Ergebnisse in JSON oder anderen Formaten können sowohl Menschen als auch automatisierte Systeme die gewonnenen Erkenntnisse leicht weiterverarbeiten. Peeq vereinfacht die Recherche komplexer Paketabhängigkeiten und trägt so zu einer sichereren und zuverlässigeren Softwareentwicklung bei.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
Part ofDesign & UI
npx skills add MichaelYochpaz/peeq
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Dokumentation

Was macht peeq?

Untersuchen Sie Metadaten, Abhängigkeiten und bekannte Schwachstellen von Python-Paketen. Entwickelt für Entwickler und KI-Agenten.

Funktionen

  • Paket-Metadaten abrufen: Name, Version, Autor, Lizenz, Homepage, Zusammenfassung etc.
  • Abhängigkeiten auflisten: Alle direkten und transitiven Abhängigkeiten eines Pakets.
  • Bekannte Schwachstellen anzeigen: CVEs und Sicherheitswarnungen für ein Paket.
  • Vergleiche zwischen Versionen: Änderungen in Metadaten oder Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Versionen.
  • Suchfunktion: Finden von Paketen anhand von Schlüsselwörtern oder Teilzeichenfolgen.

Verwendung

Dieser Skill kann in KI-gestützten Entwicklungsumgebungen wie Claude Code, Cursor oder Codex über natürliche Sprachbefehle genutzt werden.

Beispiele

  • "Finde alle Abhängigkeiten von requests und prüfe auf bekannte Schwachstellen."
  • "Zeige mir die Metadaten von numpy in der Version 1.21.0."
  • "Vergleiche die Abhängigkeiten von flask Version 2.0.0 mit Version 2.1.0."
  • "Suche nach Python-Paketen, die mit async zu tun haben."

Technische Details

  • Datenquellen: PyPI, OSV (Open Source Vulnerabilities), NVD (National Vulnerability Database)
  • Ausgabeformat: Strukturiertes JSON oder menschenlesbare Zusammenfassung
  • Caching: Ergebnisse werden zwischengespeichert, um wiederholte Abfragen zu beschleunigen
  • Rate Limiting: Beachtet die API-Beschränkungen der zugrunde liegenden Dienste

Konfiguration

Keine spezielle Konfiguration erforderlich. Der Skill funktioniert sofort nach der Installation.

Lizenz

MIT

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