Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 17:28 UTC

Ecro / harness-maker

Per-project AI coding harness for Claude Code · Cursor · Codex. Profiler + 10-dim interview build a different harness for every project.

PythonMIT★ 4 Sterne⑂ 0 Forksseit Mai 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-coding#claude-code#code-review#codex#cursor#developer-tools#llm-harness#multi-ide#personalization#python#agent-framework#oss#claude-code-marketplace#claude-code-plugin

Ecro/harness-maker erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (91/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (36/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
gesamt / 100
Gut

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.

77
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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ecro OnePersönliches Konto
2 Follower10 öffentliche Reposseit Apr. 2014

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIharness-maker0.55.02.52193vor 15 Tagenclaude-codecursorcodexharnessautoloopanti-rotcode-reviewconsensusblock-mergeworktreeobservabilityanthropic

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 638 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year638
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 95 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 15 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count95
latest_release_tagv0.55.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases1,1

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

8Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
7.7/60Stars — 4 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars4
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.4/80Downloads pro Monat — 2.521 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesharness-maker
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.521
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?

36Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

13Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
6/30PR-Annahme — 2/10 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs8
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
3.4/25Reichweite des Inhabers — 2 Follower von Ecro
19.6/25Kontohistorie — 10 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginEcro
public_repos10
account_age_days4.524
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 15 Tagen
20/20Versionshistorie — 93 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesharness-maker
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish15

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.org/project/harness-maker/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-coding, claude-code, code-review, codex, cursor, developer-tools, llm-harness, multi-ide, personalization, python, agent-framework, oss, claude-code-marketplace, claude-code-plugin
has_wikinein
homepagehttps://pypi.org/project/harness-maker/
docs_sitehttps://pypi.org/project/harness-maker/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

64Mittel
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 — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0/5SAST — no SAST tool detected
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, CI-Tests, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages28
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:harness-maker@0.55.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 28 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.

89Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes61.900

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

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — tests/fixtures/prod-tauri-app/src-tauri/Cargo.toml, tests/fixtures/side-tauri-app/src-tauri/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/harness_maker/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 100 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/harness_maker/py.typed
agent_commit_share1
toolchain_manifeststests/fixtures/prod-tauri-app/src-tauri/Cargo.toml, tests/fixtures/side-tauri-app/src-tauri/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/harness_maker/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 10/683 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes283.116
source_files_sampled683
oversized_source_files10

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 — examples
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

4GitHub-Sterne
1Mitwirkende
638Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
95Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'harness-maker' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for harness-maker carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

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 · 2026-09-10 17:28 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
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIjinja2>=3pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6pyproject.toml
PyPIpydantic>=2pyproject.toml
PyPIanthropic—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPItyper—pyproject.toml
PyPIrich—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 61

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 54 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanthropic0.97.0direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIpydantic2.13.3direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPItyper0.25.1direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIglob20.7indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIharness-maker0.54.1indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhypothesis6.155.7indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjiter0.14.0indirekt
PyPIjunit-xml1.9indirekt
PyPIlibrt0.9.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImutmut2.5.1indirekt
PyPImypy1.20.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpony0.7.19indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.3indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-discovery1.3.1indirekt
PyPIrespx0.23.1indirekt
PyPIruff0.15.12indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260408indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv21.3.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:harness-maker@0.55.0 zieht 28 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.