Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-31 05:27 UTC

Distributive-Network / PythonMonkey

A Mozilla SpiderMonkey JavaScript engine embedded into the Python VM, using the Python engine to provide the JS host environment.

C++ · Python · JavaScriptEigene Lizenz★ 973 Sterne⑂ 45 Forksseit Sept. 2022Auf GitHub ansehen ↗

Distributive-Network/PythonMonkey erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei Security (53/100). Zuletzt vor 44 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

DistributiveOrganisation
40 Follower46 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
PyPIpythonmonkey1.3.258.59319vor 44 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

61Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 44 Tagen
6.9/36Commit-Rhythmus10/52 Wochen mit Commits
12.7/18Commit-Volumen25 Commits im letzten Jahr
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year25
human_commit_share1
days_since_last_push44
active_weeks_last_year10
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus19 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 44 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 77,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count19
latest_release_tagv1.3.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release44
mean_days_between_releases77,6
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?

75Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
48.5/60Stars973 Stars
13.7/25Forks45 Forks
5.3/15Watcher10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks45
stars973
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5LizenzLizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
63.6/80Downloads pro Monat58.593 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespythonmonkey
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads58.593
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 51 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden14 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,509
Wie die Bewertung erfolgt
31.9/42Issue-Lösungsquote76 % der Issues geschlossen
26.2/30PR-Annahme252/289 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs252
open_issues47
closed_issues148
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,759
closed_unmerged_prs37
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
11.6/25Reichweite des Inhabers40 Follower von Distributive-Network
24.2/25Kontohistorie46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers40
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginDistributive-Network
public_repos46
account_age_days2.211
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 44 Tagen
20/20Versionshistorie19 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespythonmonkey
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish44

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration.eslintrc.js
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://pythonmonkey.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, javascript, spidermonkey, pythonmonkey, cpp
has_wikija
homepagehttps://pythonmonkey.io
docs_sitehttps://pythonmonkey.io
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests4 out of 4 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
0.8/7.5Code-ReviewFound 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Lizenzlicense file detected
1.5/7.5Maintained2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
0/5Packagingkeine Daten
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
0/7.5Vulnerabilities44 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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_packages10
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:pythonmonkey@1.3.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 10 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
30.4/40Lesbare Commit-Historie57 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,57
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration.eslintrc.js
11/11Statische Typprüfungpython/pythonmonkey/py.typed, python/pythonmonkey/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8Automatisierte WartungAbhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, poetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languageja
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspython/pythonmonkey/py.typed, python/pythonmonkey/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer CodeC++ (statisch typisiert)
54/55Handhabbare Dateigrößen2/105 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageC++
largest_source_bytes66.518
source_files_sampled105
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

973GitHub-Sterne
14Mitwirkende
25Commits, letzte 12 Monate
44Tage seit letztem Push
19Releases
1Bus-Faktor
47offene 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 ★ / 45 ⇿
0Sterne
45Forks
17Releases

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.

010203040504552023-032024-102026-06
Major 1Minor 11Patch 5

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1Gesamtwert

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 · 2026-07-31 05:27 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
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
2Maintained2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
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
0Vulnerabilities44 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpyreadline3^3.4.1pyproject.toml
PyPIaiohttp^3.9.5pyproject.toml
PyPIpminit>=0.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 80

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 78 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.10.11direkt
PyPIpyreadline33.5.4direkt
npmasn1.js4.10.1indirekt
npmbase64-js1.5.1indirekt
npmbn.js4.12.1indirekt
npmbn.js5.2.1indirekt
npmbrorand1.1.0indirekt
npmbrowserify-aes1.2.0indirekt
npmbrowserify-cipher1.0.1indirekt
npmbrowserify-des1.0.2indirekt
npmbrowserify-rsa4.1.1indirekt
npmbrowserify-sign4.2.3indirekt
npmbuffer6.0.3indirekt
npmbuffer-xor1.0.3indirekt
npmcipher-base1.0.6indirekt
npmcore-js3.35.1indirekt
npmcore-util-is1.0.3indirekt
npmcreate-ecdh4.0.4indirekt
npmcreate-hash1.2.0indirekt
npmcreate-hmac1.1.7indirekt
npmcrypto-browserify3.12.1indirekt
npmctx-module1.0.15indirekt
npmdebug4.4.0indirekt
npmdes.js1.1.0indirekt
npmdiffie-hellman5.0.3indirekt
npmelliptic6.6.1indirekt
npmevents3.3.0indirekt
npmevp_bytestokey1.0.3indirekt
npmhash-base3.0.5indirekt
npmhash.js1.1.7indirekt
npmhmac-drbg1.0.1indirekt
npmieee7541.2.1indirekt
npminherits2.0.4indirekt
npmisarray1.0.0indirekt
npmmd5.js1.3.5indirekt
npmmiller-rabin4.0.1indirekt
npmminimalistic-assert1.0.1indirekt
npmminimalistic-crypto-utils1.0.1indirekt
npmms2.1.3indirekt
npmparse-asn15.1.7indirekt
npmpbkdf23.1.2indirekt
npmprocess-nextick-args2.0.1indirekt
npmpublic-encrypt4.0.3indirekt
npmrandombytes2.1.0indirekt
npmrandomfill1.0.4indirekt
npmreadable-stream2.3.8indirekt
npmripemd1602.0.2indirekt
npmsafe-buffer5.1.2indirekt
npmsafe-buffer5.2.1indirekt
npmsha.js2.4.11indirekt
npmstring_decoder1.1.1indirekt
npmutil-deprecate1.0.2indirekt
PyPIaiodns3.2.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.4.4indirekt
PyPIaiosignal1.3.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbrotli1.1.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.1.0.0indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIfrozenlist1.5.0indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPImultidict6.1.0indirekt
PyPInumpy1.24.4indirekt
PyPInumpy2.0.2indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.3.3indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpip23.3.2indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpropcache0.2.0indirekt
PyPIpycares4.4.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpytest7.4.4indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItyping-extensions4.13.2indirekt
PyPIyarl1.15.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pythonmonkey@1.3.2 zieht 10 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

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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 v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.