Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 18:58 UTC

GongJr0 / SymbolicDSGE

A first and second-order DSGE engine with a fully symbolic and modifiable model backend. Includes estimation, monte carlo pipeline costruction, and regression-based equation augmentation capabilities

Python · CMIT★ 2 Sterne⑂ 0 Forksseit Dez. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#dsge#dsge-solution#dynamic-programming#econometrics#genetic-programming#rational-expectations-equilibrium#symbolic-computation#symbolic-regression

GongJr0/SymbolicDSGE erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (39/100). Zuletzt heute 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

Güney KıymaçPersönliches Konto
5 Follower25 öffentliche Reposseit März 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPISymbolicDSGE1.4.32.69837vor 53 Tagendsgesymbolicmeasurement-augmentationmisspecificationmodel-diagnosticskalman-filterfunction-discoverymonte-carlo

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.162 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.162
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 36 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count36
latest_release_tagv2.0.0.dev8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases6,7

Community & Verbreitung

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

39Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 2 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.7/80Downloads pro Monat — 2.698 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesSymbolicDSGE
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.698
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?

54Mittel · 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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
40.3/42Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen
28.8/30PR-Annahme — 207/216 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs207
open_issues9
closed_issues213
prs_merged_7d9
prs_decided_7d9
prs_merged_30d46
prs_decided_30d46
issue_closed_ratio0,959
closed_unmerged_prs9
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
5.6/25Reichweite des Inhabers — 5 Follower von GongJr0
19.1/25Kontohistorie — 25 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers5
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginGongJr0
public_repos25
account_age_days1.613
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 53 Tagen
20/20Versionshistorie — 37 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesSymbolicDSGE
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish53

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://gongjr0.github.io/SymbolicDSGE/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdsge, dsge-solution, dynamic-programming, econometrics, genetic-programming, rational-expectations-equilibrium, symbolic-computation, symbolic-regression
has_wikija
homepagehttps://gongjr0.github.io/SymbolicDSGE/
docs_sitehttps://gongjr0.github.io/SymbolicDSGE/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — 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 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 24 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages22
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:SymbolicDSGE@1.4.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 22 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
38/40Lesbare Commit-Historie — 67 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,713
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — SymbolicDSGE/py.typed, mypy.ini, sdsge-ui/frontend/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsSymbolicDSGE/py.typed, mypy.ini, sdsge-ui/frontend/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (SymbolicDSGE/py.typed, mypy.ini, sdsge-ui/frontend/tsconfig.json)
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 3/515 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes128.946
source_files_sampled515
oversized_source_files3

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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

2GitHub-Sterne
1Mitwirkende
1.162Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
36Releases
1Bus-Faktor
9offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8Gesamtwert

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 · 2026-08-22 18:58 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities24 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcloudpickle>=3.1.2pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.11.1pyproject.toml
PyPInumba>=0.62.1,!=0.66.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.5pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.3pyproject.toml
PyPIparquet-engine>=0.1.2pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.2.2pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.16.3pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.6pyproject.toml
PyPIsympy>=1.14.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 387

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 13 direkte und 374 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcloudpickle3.1.2direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPInumba0.67.0direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpandas3.0.5direkt
PyPIparquet-engine0.1.2direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIstatsmodels0.14.6direkt
PyPIsympy1.14.0direkt
npm@babel/code-frame7.29.7indirekt
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PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.3indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIverspec0.1.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwebsockets17.0.1indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:SymbolicDSGE@1.4.3 zieht 22 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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