Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 02:13 UTC

BeanieODM / beanie

Asynchronous Python ODM for MongoDB

PythonApache-2.0★ 2.689 Sterne⑂ 304 Forksseit Feb. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

BeanieODM/beanie erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (50/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

BeanieODMOrganisation
28 Follower6 öffentliche Reposseit Mai 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIbeanie2.2.01.622.749156vor 5 Tagenmongodbodmormpydanticmongoasyncpython

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

74Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 2 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus14/52 Wochen mit Commits
16.2/18Commit-Volumen63 Commits im letzten Jahr
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year63
human_commit_share0,98
days_since_last_push2
active_weeks_last_year14
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus100 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualitätletztes Release vor 138 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 91,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag2.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release138
mean_days_between_releases91,5
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?

88Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
55.6/60Stars2.689 Stars
20.7/25Forks304 Forks
7/15Watcher19 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks304
stars2.689
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.622.749 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbeanie
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.622.749
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.4/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 54 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,536
Wie die Bewertung erfolgt
36.6/42Issue-Lösungsquote87 % der Issues geschlossen
21.6/30PR-Annahme390/541 entschiedene PRs gemergt
5.9/13Newcomer PR acceptance5/11 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 13/23 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs390
open_issues66
closed_issues450
prs_merged_7d8
prs_decided_7d10
prs_merged_30d8
prs_decided_30d15
issue_closed_ratio0,872
closed_unmerged_prs151
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d11
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
10.5/25Reichweite des Inhabers28 Follower von BeanieODM
10.7/25Kontohistorie6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers28
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginBeanieODM
public_repos6
account_age_days833
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20Versionshistorie156 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbeanie
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests23 out of 23 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-Sitehttp://beanie-odm.dev/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics12 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmongodb, pydantic, asynchronous, asyncio, motor, beanie, mongo, async, python, orm, odm, pymongo
has_wikija
homepagehttp://beanie-odm.dev/
docs_sitehttp://beanie-odm.dev/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

62Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-ReviewFound 13/23 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
5.2/7.5Maintained8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,2
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages9
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:beanie@2.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 Paketen. 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.

50Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie85 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,867
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungbeanie/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsbeanie/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (beanie/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/196 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes54.850
source_files_sampled196
oversized_source_files0

Eckdaten

2.689GitHub-Sterne
98Mitwirkende
63Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
66offene Issues
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 ★ / 304 ⇿
0Sterne
304Forks
100Releases

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.

05010015020025030030052021-032023-112026-08
Major 1Minor 28Patch 69

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2Gesamtwert

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 · 2026-08-13 02:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 13/23 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
7Maintained8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.4,<3.0pyproject.toml
PyPIclick>=7pyproject.toml
PyPIlazy-model>=0.4.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpymongo>=4.11.0,!=4.15.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.7pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 27

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 22 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclickdirekt
PyPIlazy-modeldirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpymongodirekt
PyPItyping-extensionsdirekt
PyPIasgi-lifespanindirekt
PyPIbeanie-batteries-queueindirekt
PyPIdnspythonindirekt
PyPIfastapiindirekt
PyPIflit-coreindirekt
PyPIhttpxindirekt
PyPIjinja2indirekt
PyPImarkdownindirekt
PyPImkdocsindirekt
PyPImkdocs-materialindirekt
PyPIpre-commitindirekt
PyPIpydantic-extra-typesindirekt
PyPIpydantic-settingsindirekt
PyPIpydoc-markdownindirekt
PyPIpygmentsindirekt
PyPIpyrightindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-asyncioindirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIruff0.14.14indirekt
PyPItime-machineindirekt
PyPItomli-windirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:beanie@2.2.0 zieht 9 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

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.

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 StatistikenPyPI.