Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-08-08 18:47 UTC

Jc2k / pytest-docker-tools

Opionated helpers for creating py.test fixtures for Docker integration and smoke testing environments

PythonApache-2.0★ 102 Sterne⑂ 13 Forksseit Juli 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#pytest#pytest-plugin#integration-testing#smoke-test#docker

Jc2k/pytest-docker-tools erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (72/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (37/100). Zuletzt vor 18 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Jc2kPersönliches Konto
156 Follower98 öffentliche Reposseit Mai 2008

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpytest_docker_tools3.1.101.774.00935vor 18 Tagendevopsdockerpytest

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

57Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 18 Tagen
0.7/36Commit-Rhythmus — 1/52 Wochen mit Commits
6.3/18Commit-Volumen — 4 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year4
human_commit_share1
days_since_last_push18
active_weeks_last_year1

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 19 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 202,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count19
latest_release_tagv3.1.10
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases202,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

59Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32.5/60Stars — 102 Stars
9/25Forks — 13 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks13
stars102
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.774.009 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespytest_docker_tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.774.009
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 79 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,79

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
31.5/42Issue-Lösungsquote — 75 % der Issues geschlossen
24.2/30PR-Annahme — 21/26 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs21
open_issues7
closed_issues21
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs5
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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
15.8/25Reichweite des Inhabers — 156 Follower von Jc2k
25/25Kontohistorie — 98 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 18 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers156
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginJc2k
public_repos98
account_age_days6.648
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 18 Tagen
20/20Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespytest_docker_tools
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspytest, pytest-plugin, integration-testing, smoke-test, docker
has_wikija
homepage—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0.8/2.5CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no 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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 13 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): signed_releases. 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_packages11
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:pytest_docker_tools@3.1.10 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

37Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

17Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
17.1/40Lesbare Commit-Historie — 32 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,32
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/31 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes14.852
source_files_sampled31
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—

Eckdaten

102GitHub-Sterne
9Mitwirkende
4Commits, letzte 12 Monate
18Tage seit letztem Push
19Releases
1Bus-Faktor
7offene 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 ★ / 13 ⇿
0Sterne
13Forks
17Releases

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.

03581013151322021-012023-092026-04
Major 2Minor 1Patch 14

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-08-08 18:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
3CI-Tests1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpytest>=6.0.1pyproject.toml
PyPIdocker>=4.3.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 40

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 38 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdocker7.1.0direkt
PyPIpytest6.2.5direkt
PyPIatomicwrites1.4.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIcodecov2.1.13indirekt
PyPIcodespell2.3.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcommonmark0.9.1indirekt
PyPIcoverage6.5.0indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIexecnet2.1.1indirekt
PyPIfilelock3.18.0indirekt
PyPIidentify2.6.9indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpre-commit3.7.1indirekt
PyPIpre-commit-hooks4.6.0indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpytest-cov2.12.1indirekt
PyPIpytest-docker-tools3.1.9indirekt
PyPIpytest-forked1.6.0indirekt
PyPIpytest-markdown1.0.2indirekt
PyPIpytest-xdist2.5.0indirekt
PyPIpywin32309indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIrequests2.32.3indirekt
PyPIruamel-yaml0.18.10indirekt
PyPIruamel-yaml-clib0.2.12indirekt
PyPIruff0.10.0indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPIurllib32.3.0indirekt
PyPIvirtualenv20.29.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pytest_docker_tools@3.1.10 zieht 11 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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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 v2.5.0, Schema v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.