Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-25 01:51 UTC

GamehunterKaan / AutoPWN-Suite

AutoPWN Suite is a project for scanning vulnerabilities and exploiting systems automatically.

Python · JavaScriptApache-2.0★ 1.144 Sterne⑂ 147 Forksseit Mai 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird
#cybersecurity#exploitation#nmap#pentesting#python#python3#scanners#vulnerability-scanners#scanner#scanning#penetration-testing#hacking#hacking-tools#infosec#security#security-tools#cyber-security#cybersecurity-tools

GamehunterKaan/AutoPWN-Suite erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Security (97/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (68/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Kaan GültekinPersönliches Konto
150 Follower20 öffentliche Reposseit Juli 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIautopwn-suite2.8.126224vor 1 Tagsecuritypenetration-testingvulnerability-scannerexploitation

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 429 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_year429
human_commit_share0,98
days_since_last_push1
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 41 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11,4 Tage
9/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count41
latest_release_tagv2.8.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases11,4

Community & Verbreitung

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

70Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.6/60Stars — 1.144 Stars
18/25Forks — 147 Forks
8/15Watcher — 29 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks147
stars1.144
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges13
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, github.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32.3/80Downloads pro Monat — 262 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesautopwn-suite
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads262
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 71 % der Commits
10.8/13.5Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,706

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.8/30PR-Annahme — 34/38 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs34
open_issues0
closed_issues33
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d14
prs_decided_30d14
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
15.7/25Reichweite des Inhabers — 150 Follower von GamehunterKaan
21.6/25Kontohistorie — 20 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers150
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginGamehunterKaan
public_repos20
account_age_days2.291
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 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 24 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesautopwn-suite
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 16 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 18 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscybersecurity, exploitation, nmap, pentesting, python, python3, scanners, vulnerability-scanners, scanner, scanning, penetration-testing, hacking, hacking-tools, infosec, security, security-tools, cyber-security, cybersecurity-tools
has_wikinein
homepagehttps://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
docs_sitehttps://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

97Außergewöhnlich · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Gold
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is 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
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6.8/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate9,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages24
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:autopwn-suite@2.8.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 24 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 95 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,969
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12.075

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 83 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,83
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.2/55Handhabbare Dateigrößen — 5/155 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes134.548
source_files_sampled155
oversized_source_files5

Eckdaten

1.144GitHub-Sterne
8Mitwirkende
429Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
41Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 147 ⇿
0Sterne
147Forks
36Releases

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.

0255075100125150144122022-062024-082026-10
Major 1Minor 8Patch 26

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 9.6 / 10
9.6Gesamtwert

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 · 2026-10-25 01:51 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-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
10CII-Best-Practicesbadge detected: Gold
10Code-Reviewall changesets reviewed
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
9Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPIrich*pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4*pyproject.toml
PyPIdistro*pyproject.toml
PyPIurllib3^2.8.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPIflask^3.1.3pyproject.toml
PyPIflask-cors^6.0.2pyproject.toml
PyPIwerkzeug^3.1.9pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 62

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 43 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIbeautifulsoup44.13.4direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography50.0.2direkt
PyPIdistro—direkt
PyPIdistro1.9.0direkt
PyPIflask—direkt
PyPIflask3.1.3direkt
PyPIflask-cors—direkt
PyPIflask-cors6.0.2direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich14.0.0direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIurllib3—direkt
PyPIurllib32.8.0direkt
PyPIwerkzeug—direkt
PyPIwerkzeug3.1.9direkt
PyPIaltgraph0.17.5indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbuild1.6.1indirekt
PyPIcertifi2026.10.19indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.6.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImacholib1.16.4indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpefile2024.8.26indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpoetry-core2.5.0indirekt
PyPIpycparser3.11indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyinstaller6.22.3indirekt
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.8indirekt
PyPIpyproject-hooks1.3.3indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov4.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.14.1indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIruff0.17.1indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsetuptools84.1.0indirekt
PyPIsoupsieve2.9indirekt
PyPIstevedore5.9.1indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItyping-extensions4.13.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:autopwn-suite@2.8.1 zieht 24 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 GamehunterKaan/AutoPWN-Suite teilen. Nebeneinander lesen →

98prowler-cloud/prowlerThis repo hosts Prowler OSS (CLI and Local Server). Prowler is the world’s most widely used open-source cloud security platform that automates security and compliance across any cloud environment for Humans and AI Agents.Außergewöhnlich98panther-labs/panther-analysisBuilt-in Panther detection rules and policiesAußergewöhnlich97CrowdStrike/falconpyThe CrowdStrike Falcon SDK for PythonAußergewöhnlich100google/osv-scannerVulnerability scanner written in Go which uses the data provided by https://osv.devAußergewöhnlich100trufflesecurity/trufflehogFind, verify, and analyze leaked credentialsAußergewöhnlich99aquasecurity/trivyFind vulnerabilities, misconfigurations, secrets, SBOM in containers, Kubernetes, code repositories, clouds and moreAußergewöhnlich

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.