Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 14:15 UTC

Breakthrough-Energy / PowerSimData

Simulation framework

Python · Jupyter NotebookMIT★ 63 Sterne⑂ 48 Forksseit Nov. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

Breakthrough-Energy/PowerSimData erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (74/100) ab, am schwächsten bei Vitality (21/100). Zuletzt vor 1174 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

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)
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 54 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 56 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Breakthrough EnergyOrganisation
62 Follower14 öffentliche Reposseit Juli 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpowersimdata0.5.51.0729vor 1409 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

21Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1.174 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push1.174
active_weeks_last_year0

Release-Disziplin

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 13 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.409 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 60,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tagv0.5.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.409
mean_days_between_releases60,4
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?

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
29.1/60Stars — 63 Stars
13.9/25Forks — 48 Forks
4.3/15Watcher — 7 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks48
stars63
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges13
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
40.4/80Downloads pro Monat — 1.072 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespowersimdata
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.072
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 43 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 17 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled17
top_contributor_share0,432

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
37/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
28.5/30PR-Annahme — 517/545 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs517
open_issues22
closed_issues162
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,88
closed_unmerged_prs28
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
12.9/25Reichweite des Inhabers — 62 Follower von Breakthrough-Energy
20.6/25Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers62
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginBreakthrough-Energy
public_repos14
account_age_days2.288

Paketpflege

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.409 Tagen
20/20Versionshistorie — 9 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespowersimdata
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.409

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://breakthrough-energy.github.io/docs/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepagehttps://breakthrough-energy.github.io/docs/
docs_sitehttps://breakthrough-energy.github.io/docs/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0/2.5CI-Tests — 0 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 78 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: paramiko 3.5.1 (low 3.4)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
36.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 166 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages71
unassessed_packages0
affected_by_severitylow 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:powersimdata@0.5.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 71 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.

52Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesPipfile.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/175 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes33.829
source_files_sampled175
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

63GitHub-Sterne
17Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
1.174Tage seit letztem Push
13Releases
2Bus-Faktor
22offene 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 ★ / 48 ⇿
0Sterne
48Forks
12Releases

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.

010203040504732021-022023-082026-02
Major 0Minor 2Patch 10

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4Gesamtwert

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 · 2026-10-19 14:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities78 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInetworkx—setup.cfg
PyPInumpy—setup.cfg
PyPIpandas—setup.cfg
PyPIparamiko—setup.cfg
PyPIscipy—setup.cfg
PyPItqdm—setup.cfg
PyPIrequests—setup.cfg
PyPIfs==2.4.14setup.cfg
PyPIfs.sshfs—setup.cfg
PyPIfs-azureblob>=0.2.1setup.cfg
PyPIpypsa—setup.cfg
Alle Abhängigkeiten 95

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 75 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfs2.4.14direkt
PyPIfs-azureblob—direkt
PyPIfs-azureblob0.2.1direkt
PyPIfs-sshfs—direkt
PyPIfs-sshfs1.0.1direkt
PyPInetworkx—direkt
PyPInetworkx2.8.8direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy1.24.2direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas1.5.3direkt
PyPIparamiko—direkt
PyPIparamiko2.12.0direkt
PyPIpypsa—direkt
PyPIpypsa0.22.0direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.28.2direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.10.0direkt
PyPItqdm4.29.1direkt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIattrs22.2.0indirekt
PyPIazure-core1.26.3indirekt
PyPIazure-storage-blob12.15.0b1indirekt
PyPIazure-storage-file-datalake12.10.0b1indirekt
PyPIbcrypt4.0.1indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIblack23.1.0indirekt
PyPIblosc22.0.0indirekt
PyPIbottleneck1.3.7rc1indirekt
PyPIcertifi2022.12.7indirekt
PyPIcffi1.15.1indirekt
PyPIcftime1.6.2indirekt
PyPIcharset-normalizer3.0.1indirekt
PyPIclick8.1.3indirekt
PyPIcloudpickle2.2.1indirekt
PyPIcontourpy1.0.7indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcoverage7.1.0indirekt
PyPIcryptography39.0.1indirekt
PyPIcycler0.11.0indirekt
PyPIcython3.0.0a11indirekt
PyPIdask2023.1.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.1.0indirekt
PyPIfiona—indirekt
PyPIfonttools4.38.0indirekt
PyPIfsspec2023.1.0indirekt
PyPIgdal—indirekt
PyPIgeopandas—indirekt
PyPIidna3.4indirekt
PyPIimportlib-resources5.10.2indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIisodate0.6.1indirekt
PyPIkiwisolver1.4.4indirekt
PyPIlinopy0.1.3indirekt
PyPIlocket1.0.0indirekt
PyPImatplotlib3.2.1indirekt
PyPImatplotlib3.7.0rc1indirekt
PyPImsgpack1.0.5rc1indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPInetcdf41.6.2indirekt
PyPInumexpr2.8.4indirekt
PyPIpackaging23.0indirekt
PyPIpartd1.3.0indirekt
PyPIpathspec0.11.0indirekt
PyPIpillow9.4.0indirekt
PyPIplatformdirs3.0.0indirekt
PyPIpluggy1.0.0indirekt
PyPIply3.11indirekt
PyPIproperty-cached1.6.4indirekt
PyPIpsycopg2—indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpycparser2.21indirekt
PyPIpynacl1.5.0indirekt
PyPIpyomo6.4.4indirekt
PyPIpyparsing3.0.9indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest7.2.1indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-cov4.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.2indirekt
PyPIpytz2022.7.1indirekt
PyPIpyyaml6.0indirekt
PyPIrtree—indirekt
PyPIsetuptools67.2.0indirekt
PyPIshapely1.7.1indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPItables3.8.0indirekt
PyPItomli2.0.1indirekt
PyPItoolz0.12.0indirekt
PyPItyping-extensions4.4.0indirekt
PyPIurllib31.26.14indirekt
PyPIxarray2023.2.0indirekt
PyPIzipp3.12.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:powersimdata@0.5.5 zieht 71 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
paramiko3.5.1direktniedrig2—

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