Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-06 18:32 UTC

IntelPython / mkl_umath

Package implementing NumPy's UFuncs based on SVML and MKL VML

PythonBSD-3-Clause★ 7 Sterne⑂ 8 Forksseit März 2021Auf GitHub ansehen ↗

IntelPython/mkl_umath erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (35/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Intel PythonOrganisation
133 Follower51 öffentliche Reposseit Juli 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImkl_umath0.5.0-12vor 0 Tagenmkl-umath

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
33.2/36Commit-Rhythmus48/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen448 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year448
human_commit_share0,91
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 36 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 69,7 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tag0.4.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release36
mean_days_between_releases69,7

Community & Verbreitung

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

35Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/60Stars7 Stars
7/25Forks8 Forks
2.7/15Watcher4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8
stars7
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, github.com
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.6/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden14 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,396
Wie die Bewertung erfolgt
28/42Issue-Lösungsquote67 % der Issues geschlossen
27.5/30PR-Annahme224/244 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs224
open_issues2
closed_issues4
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs20
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
15.3/25Reichweite des Inhabers133 Follower von IntelPython
24.5/25Kontohistorie51 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers133
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginIntelPython
public_repos51
account_age_days3.673
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie12 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmkl_umath
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration.flake8
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests8 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_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmkl, numpy, python
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

82Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
6/7.5Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen.github/AGENTS.md, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, _vendored/AGENTS.md, conda-recipe-cf/AGENTS.md, conda-recipe/AGENTS.md, mkl_umath/AGENTS.md, mkl_umath/src/AGENTS.md, mkl_umath/tests/AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
15.2/40Lesbare Commit-Historie26 von 91 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,286
agent_instruction_files.github/AGENTS.md, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, _vendored/AGENTS.md, conda-recipe-cf/AGENTS.md, conda-recipe/AGENTS.md, mkl_umath/AGENTS.md, mkl_umath/src/AGENTS.md, mkl_umath/tests/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4.913
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration.flake8
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis5 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung9 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,09
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.5/55Handhabbare Dateigrößen2/31 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes144.822
source_files_sampled31
oversized_source_files2

Eckdaten

7GitHub-Sterne
14Mitwirkende
448Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
12Releases
2Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:mkl_umath@0.5.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8 ⇿
0Sterne
8Forks
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.

1234567712023-032024-112026-07
Major 0Minor 3Patch 7

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.2 / 10
8.2Gesamtwert

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 · 2026-08-06 18:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 4

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 3 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpydirekt
PyPImeson-pythonindirekt
PyPIpsutilindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.