Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 22:25 UTC

HKUDS / nanobot

Ultra-lightweight, open-source, self-hosted personal AI agent framework in Python with WebUI, tools, memory, MCP, multi-agent workflows, automation, and chat apps

Python · TypeScriptMIT★ 48.325 Sterne⑂ 8.539 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstMCP-ServerBibliothekWeboberflächeChatbotwie das ermittelt wird

HKUDS/nanobot erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

13.549 Follower92 öffentliche Reposseit Nov. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPInanobot-ai0.3.539.22016vor 3 Tagenagentaichatbot

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 4.460 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year4.460
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 20 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 19,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count20
latest_release_tagv0.3.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases19,1

Community & Verbreitung

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

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 48.325 Stars
25/25Forks — 8.539 Forks
13/15Watcher — 217 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8.539
stars48.325
watchers217
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

74Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 50 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,495
Wie die Bewertung erfolgt
36/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
15.3/30PR-Annahme — 1.729/3.399 entschiedene PRs gemergt
10.4/13Newcomer PR acceptance — 8/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.729
open_issues214
closed_issues1.287
prs_merged_7d39
prs_decided_7d46
prs_merged_30d47
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,857
closed_unmerged_prs1.670
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d10
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 13.549 Follower von HKUDS
20.7/25Kontohistorie — 92 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers13.549
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginHKUDS
public_repos92
account_age_days1.404

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 16 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnanobot-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 15 out of 15 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://nanobot.wiki
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-agent, ai-agents, openclaw, agent-framework, chatbot, chatops, discord-bot, llm-agents, llms, local-llm, mcp, model-context-protocol, multi-agent, openai-compatible, personal-ai-assistant, python, self-hosted, telegram-bot-ai-assistant, webui, workflow-automation
has_wikinein
homepagehttps://nanobot.wiki
docs_sitehttps://nanobot.wiki
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 15 out of 15 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
3/7.5Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 15 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 11 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
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 31 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
8.7/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: dulwich 0.25.2 (high 8.8), pypdf 5.9.0 (high 7.5)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
28.4/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 401 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories91
affected_packages2
assessed_packages89
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2
direct_affected_packages2
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:nanobot-ai@0.3.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 89 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, nanobot/templates/AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://nanobot.wiki/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://nanobot.wiki/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, nanobot/templates/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes5.314
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — tui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configstui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (tui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json)
52.7/55Handhabbare Dateigrößen — 48/1.153 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes218.636
source_files_sampled1.153
oversized_source_files48
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofchat-bot, network-service

Eckdaten

48.325GitHub-Sterne
99Mitwirkende
4.460Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
20Releases
2Bus-Faktor
214offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 22 authors (cap 12)
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8.539 ⇿
0Sterne
8.539Forks
3Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

7.4007.6007.8008.0008.2008.4008.6008.539242026-062026-072026-09
Major 0Minor 1Patch 2
OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2Gesamtwert

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 · 2026-09-18 22:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 15 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 11 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
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities31 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 61
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.20.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.100.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.12.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=15.0,<17.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIddgs>=9.5.5,<10.0.0pyproject.toml
PyPIoauth-cli-kit>=0.1.6,<1.0.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3,<1.0.0pyproject.toml
PyPIreadability-lxml>=0.8.4,<1.0.0pyproject.toml
PyPIlxml-html-clean>=0.4.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0,<15.0.0pyproject.toml
PyPIqrcode>=8.0pyproject.toml
PyPIcroniter>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIprompt-toolkit>=3.0.50,<4.0.0pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.7,<2.0.0pyproject.toml
PyPIquestionary>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.26.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.57.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIchardet>=3.0.2,<6.0.0pyproject.toml
PyPIopenai>=2.8.0pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.12.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIdulwich>=0.22.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.14.6,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.25.2pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=1.1.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.0pyproject.toml
PyPItzdata>=2025.2pyproject.toml
PyPItzlocal>=5.3.1,<6.0.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpypdf>=5.0.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.1.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpython-pptx>=1.0.0,<2.0.0pyproject.toml
npm@opentui/core0.5.10tui/package.json
npm@radix-ui/react-alert-dialog^1.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-dialog^1.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-dropdown-menu^2.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-popover1.1.15webui/package.json
npm@radix-ui/react-select2.2.6webui/package.json
npm@radix-ui/react-slot^1.1.1webui/package.json
npm@radix-ui/react-tooltip^1.1.6webui/package.json
npmclass-variance-authority^0.7.1webui/package.json
npmclsx^2.1.1webui/package.json
npmdiff^9.0.0webui/package.json
npmi18next^26.0.6webui/package.json
npmlucide-react^0.469.0webui/package.json
npmmicromark-factory-space^2.0.1webui/package.json
npmqrcode^1.5.4webui/package.json
npmreact^18.3.1webui/package.json
npmreact-dom^18.3.1webui/package.json
npmreact-i18next^17.0.4webui/package.json
npmreact-syntax-highlighter^15.6.1webui/package.json
npmrehype-katex^7.0.1webui/package.json
npmremark-breaks^4.0.0webui/package.json
npmremark-gfm^4.0.0webui/package.json
npmremark-math^6.0.0webui/package.json
npmstreamdown2.5.0webui/package.json
npmtailwind-merge^2.6.0webui/package.json
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:nanobot-ai@0.3.5 zieht 89 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
dulwich0.25.2direkthoch101.2.5
pypdf5.9.0direkthoch816.16.1

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.

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.