Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 19:56 UTC

Farama-Foundation / PettingZoo

A standard API for multi-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities

PythonMIT★ 3.516 Sterne⑂ 527 Forksseit Jan. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#api#gymnasium#multi-agent-reinforcement-learning#reinforcement-learning#multiagent-reinforcement-learning

Farama-Foundation/PettingZoo erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (91/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Farama FoundationOrganisation · verifizierte Domain
2.035 Follower45 öffentliche Reposseit März 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpettingzoo1.27.0228.27270vor 35 Tagenreinforcement-learninggamerlaigymnasium

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
11.1/36Commit-Rhythmus — 16/52 Wochen mit Commits
17.9/18Commit-Volumen — 98 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year98
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 42 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 35 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 131,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count42
latest_release_tag1.27.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release35
mean_days_between_releases131,8

Community & Verbreitung

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

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
57.5/60Stars — 3.516 Stars
22.7/25Forks — 527 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks527
stars3.516
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
71.4/80Downloads pro Monat — 228.272 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespettingzoo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads228.272
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?

85Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 33 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,329

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
40.1/42Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
25.4/30PR-Annahme — 837/990 entschiedene PRs gemergt
10.4/13Newcomer PR acceptance — 8/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs837
open_issues20
closed_issues416
prs_merged_7d8
prs_decided_7d8
prs_merged_30d29
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio0,954
closed_unmerged_prs153
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d10

Eigentümerschaft & Trägerschaft

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
23.8/25Reichweite des Inhabers — 2.035 Follower von Farama-Foundation
24.1/25Kontohistorie — 45 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.035
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginFarama-Foundation
public_repos45
account_age_days2.361

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 35 Tagen
20/20Versionshistorie — 70 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespettingzoo
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish35

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 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

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pettingzoo.farama.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsapi, gymnasium, multi-agent-reinforcement-learning, reinforcement-learning, multiagent-reinforcement-learning
has_wikinein
homepagehttps://pettingzoo.farama.org
docs_sitehttps://pettingzoo.farama.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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_packages5
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:pettingzoo@1.27.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
36.5/40Lesbare Commit-Historie — 65 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,684
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 18 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/271 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes45.877
source_files_sampled271
oversized_source_files0

Eckdaten

3.516GitHub-Sterne
99Mitwirkende
98Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
42Releases
2Bus-Faktor
20offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 527 ⇿
0Sterne
527Forks
42Releases

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.

0100200300400500600518112020-052023-072026-09
Major 0Minor 22Patch 20

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.21.0pyproject.toml
PyPIgymnasium>=1.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 48

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 45 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIgymnasium—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIagilerl2.2.1indirekt
PyPIautorom—indirekt
PyPIbox2d-py2.3.8indirekt
PyPIcelshast—indirekt
PyPIchess—indirekt
PyPIfastrand1.3.0indirekt
PyPIimageio—indirekt
PyPIimageio-ffmpeg—indirekt
PyPIlangchain—indirekt
PyPImoviepy—indirekt
PyPImpe2—indirekt
PyPImulti-agent-ale-py—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPIopen-spiel—indirekt
PyPIopenai—indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpettingzoo—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpygame-ce—indirekt
PyPIpymunk—indirekt
PyPIpynput—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-markdown-docs—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIray2.56.0indirekt
PyPIrlcard—indirekt
PyPIsb3-contrib—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIshimmy—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autobuild—indirekt
PyPIsphinx-github-changelog—indirekt
PyPIstable-baselines3—indirekt
PyPIsupersuit—indirekt
PyPIswig—indirekt
PyPItenacity—indirekt
PyPItensorboard—indirekt
PyPItensorflow-probability—indirekt
PyPItianshou0.5.0indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItqdm—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pettingzoo@1.27.0 zieht 5 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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit Farama-Foundation/PettingZoo teilen. Nebeneinander lesen →

96Farama-Foundation/GymnasiumA standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)Außergewöhnlich100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Außergewöhnlich99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Außergewöhnlich98Skyvern-AI/skyvernAutomate browser based workflows with AIAußergewöhnlich98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.Außergewöhnlich99WordPress/gutenbergThe Block Editor project for WordPress and beyond. Plugin is available from the official repository.Außergewöhnlich

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.

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