Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 10:26 UTC

FelixSchwarz / mjml-python

Python implementation for MJML - a framework that makes responsive-email easy

Python · HTMLMIT★ 89 Sterne⑂ 20 Forksseit Juni 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

FelixSchwarz/mjml-python erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (73/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (46/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Felix SchwarzPersönliches Konto
50 Follower63 öffentliche Reposseit Feb. 2010Felix Schwarz - Software Development & Consulting

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPImjml0.12.0-17vor 261 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

73Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 152 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year152
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year7
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 214,3 Tage
4/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv1.0.0a1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases214,3

Community & Verbreitung

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

46Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
31.5/60Stars — 89 Stars
10.7/25Forks — 20 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks20
stars89
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 89 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,886
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
21.8/30PR-Annahme — 24/33 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs24
open_issues4
closed_issues36
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d4
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,9
closed_unmerged_prs9
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.3/25Reichweite des Inhabers — 50 Follower von FelixSchwarz
25/25Kontohistorie — 63 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers50
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginFelixSchwarz
public_repos63
account_age_days6.042
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 261 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmjml
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish261

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 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
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmjml, python, email, responsive-email, responsive
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 1 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
3/7.5Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,8

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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
25.1/40Lesbare Commit-Historie — 47 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,47
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — mjml/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesJustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmjml/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mjml/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/107 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes17.684
source_files_sampled107
oversized_source_files0

Eckdaten

89GitHub-Sterne
11Mitwirkende
152Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mjml' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • OSV advisory lookup failed: [Errno 101] Network is unreachable

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 20 ⇿
0Sterne
20Forks
11Releases

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.

0481216202022021-032023-112026-07
Major 0Minor 7Patch 4

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-15 10:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests1 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
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
10Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
4Signed-Releases3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIdotmap—pyproject.toml
PyPIdocopt-ng—pyproject.toml
PyPIjinja2—pyproject.toml
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 35

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 30 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIdocopt-ng0.9.0direkt
PyPIdotmap1.3.30direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcss-inline0.20.2indirekt
PyPIcss-inline0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIhatchling1.27.0indirekt
PyPIhatchling1.32.0indirekt
PyPIhtml5lib1.1indirekt
PyPIhtmlcompare0.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprek0.5.2indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPIty0.0.78indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: OSV advisory lookup failed: [Errno 101] Network is unreachable

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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