Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 01:57 UTC

HenryZ838978 / deepseek-harness

Protocol-layer harness for DeepSeek: Python witness stack — posterior verification that keeps the protocol honest. dsh doctor --node probes included.

PythonMIT★ 47 Sterne⑂ 10 Forksseit Mai 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird

HenryZ838978/deepseek-harness erreicht einen Gesundheitsindex von 50 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (64/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (37/100). Zuletzt vor 39 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

50
gesamt / 100
Mittel

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.

50
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 50 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 50 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CyberWizardPersönliches Konto
14 Follower21 öffentliche Reposseit Apr. 2020ModelBest

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdeepseek-harness-cli0.7.07639vor 39 Tagen—
PyPIdeepseek-harness0.3.12.2343vor 39 Tagendeepseekllmopenaiagentharnessmcp

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

64Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 39 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
14.3/18Commit-Volumen — 38 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_year38
human_commit_share1
days_since_last_push39
active_weeks_last_year7
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 7 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 39 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 20,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count7
latest_release_tagv0.7.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release39
mean_days_between_releases20,4

Community & Verbreitung

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

46Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
27/60Stars — 47 Stars
8/25Forks — 10 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks10
stars47
watchers0
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_badges9
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
46.4/80Downloads pro Monat — 2.997 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdeepseek-harness-cli, deepseek-harness
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.997
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?

37Schwach · 23 % des Gesamtindex
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
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30PR-Annahme — 0/1 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
8.5/25Reichweite des Inhabers — 14 Follower von HenryZ838978
21.8/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers14
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginHenryZ838978
public_repos21
account_age_days2.373
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 — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 39 Tagen
20/20Versionshistorie — 9 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdeepseek-harness-cli, deepseek-harness
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish39

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

58Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/HenryZ838978/deepseek-harness
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent, deepseek, deepseek-v4, harness, llm, mcp, mcp-server, openai-compatible, prompt-engineering, protocol, audit, conformance, doctor, dsh, witness
has_wikija
homepagehttps://github.com/HenryZ838978/deepseek-harness
docs_sitehttps://github.com/HenryZ838978/deepseek-harness
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate2,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. 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:deepseek-harness@0.3.1 — 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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 38 von 38 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — packages/mcp/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 14 der letzten 38 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configspackages/mcp/tsconfig.json
agent_commit_share0,368
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (packages/mcp/tsconfig.json)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/45 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes13.257
source_files_sampled45
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

47GitHub-Sterne
1Mitwirkende
38Commits, letzte 12 Monate
39Tage seit letztem Push
7Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
—Paket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package '@deepseek-harness/mcp' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 10 ⇿
0Sterne
10Forks
4Releases

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.

02468101032026-072026-082026-08
Major 0Minor 2Patch 2
OpenSSF Scorecard 2.5 / 10
2.5Gesamtwert

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 · 2026-10-20 01:57 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdeepseek-harness>=0.3.0packages/cli/pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0packages/cli/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0packages/cli/pyproject.toml
PyPIopenai>=1.50.0packages/core/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0packages/core/pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.7.0packages/core/pyproject.toml
npm@modelcontextprotocol/sdk^1.0.4packages/mcp/package.json
npmopenai^4.77.0packages/mcp/package.json
npmzod^3.23.8packages/mcp/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 0

Die Installation von pypi:deepseek-harness@0.3.1 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

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.