ArchiveBox/abx-dl erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (51/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
83
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.
83
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25
Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40
Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
source
osv
advisories
0
affected_packages
0
assessed_packages
26
unassessed_packages
0
affected_by_severity
none
direct_affected_packages
0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:abx-dl@1.12.269 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.
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.
Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.9/55
Handhabbare Dateigrößen — 2/36 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_language
Python
largest_source_bytes
107.818
source_files_sampled
36
oversized_source_files
2
Eckdaten
142GitHub-Sterne
2Mitwirkende
1.184Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme
Warnungen zur Datenerhebung
Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 9 ⇿
0Sterne
9Forks
74Releases
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 0Patch 74
Jeder Punkt umfasst 2 Tage.
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert
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 · 2026-09-11 08:29 UTC
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 24 direkte und 65 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
Registry
Paket
Version
Beziehung
npm
abxbus
^2.5.4
direkt
npm
puppeteer
^23.10.1
direkt
npm
puppeteer-core
^23.10.1
direkt
npm
sharp
^0.33.5
direkt
PyPI
abx-plugins
—
direkt
PyPI
abx-plugins
1.12.233
direkt
PyPI
abxbus
2.5.10
direkt
PyPI
abxbus
2.5.56
direkt
PyPI
abxpkg
—
direkt
PyPI
abxpkg
1.12.117
direkt
PyPI
platformdirs
—
direkt
PyPI
platformdirs
4.10.0
direkt
PyPI
psutil
—
direkt
PyPI
psutil
7.2.2
direkt
PyPI
pydantic
—
direkt
PyPI
pydantic
2.13.4
direkt
PyPI
pydantic-settings
—
direkt
PyPI
pydantic-settings
2.14.2
direkt
PyPI
requests
—
direkt
PyPI
requests
2.34.2
direkt
PyPI
rich
—
direkt
PyPI
rich
15.0.0
direkt
PyPI
rich-click
—
direkt
PyPI
rich-click
1.9.8
direkt
PyPI
abx-dl
1.12.268
indirekt
PyPI
annotated-types
0.7.0
indirekt
PyPI
ast-serialize
0.6.0
indirekt
PyPI
blinker
1.9.0
indirekt
PyPI
certifi
2026.6.17
indirekt
PyPI
charset-normalizer
3.4.9
indirekt
PyPI
click
8.4.2
indirekt
PyPI
colorama
0.4.6
indirekt
PyPI
execnet
2.1.2
indirekt
PyPI
flake8
—
indirekt
PyPI
flake8
7.3.0
indirekt
PyPI
flask
—
indirekt
PyPI
flask
3.1.3
indirekt
PyPI
idna
3.18
indirekt
PyPI
imagesize
2.0.0
indirekt
PyPI
iniconfig
2.3.0
indirekt
PyPI
itsdangerous
2.2.0
indirekt
PyPI
jambo
—
indirekt
PyPI
jinja2
3.1.6
indirekt
PyPI
librt
0.13.0
indirekt
PyPI
markdown-it-py
4.2.0
indirekt
PyPI
markupsafe
3.0.3
indirekt
PyPI
mccabe
0.7.0
indirekt
PyPI
mdurl
0.1.2
indirekt
PyPI
mypy
—
indirekt
PyPI
mypy
2.3.0
indirekt
PyPI
mypy-extensions
1.1.0
indirekt
PyPI
nodeenv
1.10.0
indirekt
PyPI
packaging
26.2
indirekt
PyPI
pathspec
1.1.1
indirekt
PyPI
pdm-backend
2.4.9
indirekt
PyPI
pluggy
1.6.0
indirekt
PyPI
prek
—
indirekt
PyPI
prek
0.4.9
indirekt
PyPI
pycodestyle
2.14.0
indirekt
PyPI
pydantic-core
2.46.4
indirekt
PyPI
pyflakes
3.4.0
indirekt
PyPI
pygments
2.20.0
indirekt
PyPI
pyright
—
indirekt
PyPI
pyright
1.1.411
indirekt
PyPI
pytest
—
indirekt
PyPI
pytest
8.4.2
indirekt
PyPI
pytest-codeblocks
0.18.0
indirekt
PyPI
pytest-github-actions-annotate-failures
—
indirekt
PyPI
pytest-github-actions-annotate-failures
0.4.2
indirekt
PyPI
pytest-httpserver
—
indirekt
PyPI
pytest-httpserver
1.1.5
indirekt
PyPI
pytest-sugar
—
indirekt
PyPI
pytest-sugar
1.1.1
indirekt
PyPI
pytest-timeout
—
indirekt
PyPI
pytest-timeout
2.4.0
indirekt
PyPI
pytest-xdist
—
indirekt
PyPI
pytest-xdist
3.8.0
indirekt
PyPI
python-dotenv
1.2.2
indirekt
PyPI
ruff
—
indirekt
PyPI
ruff
0.15.21
indirekt
PyPI
termcolor
3.3.0
indirekt
PyPI
ty
—
indirekt
PyPI
ty
0.0.59
indirekt
PyPI
typing-extensions
4.16.0
indirekt
PyPI
typing-inspection
0.4.2
indirekt
PyPI
urllib3
2.7.0
indirekt
PyPI
uuid7
0.1.0
indirekt
PyPI
uv
0.11.29
indirekt
PyPI
werkzeug
3.1.8
indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0
Die Installation von pypi:abx-dl@1.12.269 zieht 26 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.
Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.
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
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Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit ArchiveBox/abx-dl teilen. Nebeneinander lesen →
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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.