K-Dense-AI / scientific-agent-skills
Turn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 190,000+ scientists worldwide. 165 ready-to-use validated skills plus 100+ scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.
K-Dense-AI/scientific-agent-skills erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Security (50/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
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.
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen |
| 33.2/36 | Commit-Rhythmus — 48/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 731 Commits im letzten Jahr |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 731 |
| human_commit_share | 0,9 |
| days_since_last_push | 2 |
| active_weeks_last_year | 48 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v2.69.0 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 5 |
| mean_days_between_releases | 5 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 60/60 | Stars — 45.220 Stars |
| 25/25 | Forks — 4.096 Forks |
| 12.7/15 | Watcher — 192 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 4.096 |
| stars | 45.220 |
| watchers | 192 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 13.5/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 6.3/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 14 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | ja |
| readme_badge_services | github.com, shields.io |
| has_pull_request_template | ja |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
Wie die Bewertung erfolgt
| 9/54 | Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 7.6/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 66 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 54 Beitragende |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 18 contributing companies or organizations |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 54 |
| top_contributor_share | 0,663 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 41.5/42 | Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen |
| 16.6/30 | PR-Annahme — 93/168 entschiedene PRs gemergt |
| 7.8/13 | Newcomer PR acceptance — 9/15 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt |
| 6/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/30 approved changesets -- score normalized to 4 |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 93 |
| open_issues | 1 |
| closed_issues | 82 |
| prs_merged_7d | 14 |
| prs_decided_7d | 25 |
| prs_merged_30d | 17 |
| prs_decided_30d | 31 |
| issue_closed_ratio | 0,988 |
| closed_unmerged_prs | 75 |
| first_time_authors_30d | 10 |
| first_time_prs_merged_30d | 9 |
| first_time_prs_decided_30d | 15 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 0/20 | Verifizierte Domain |
| 23/25 | Reichweite des Inhabers — 1.605 Follower von K-Dense-AI |
| 10.6/25 | Kontohistorie — 15 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 1.605 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | nein |
| owner_login | K-Dense-AI |
| public_repos | 15 |
| account_age_days | 334 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 5 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 0/16 | Linter-Konfiguration |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 6/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3 |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | nein |
| has_precommit_config | nein |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://arxiv.org/abs/2609.00065 |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 17 Topics |
| 0/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | ai-scientist, bioinformatics, chemoinformatics, claude, claude-skills, claudecode, clinical-research, computational-biology, data-analysis, drug-discovery, genomics, materials-science, metabolomics, proteomics, scientific-computing, scientific-visualization, agent-skills |
| has_wiki | nein |
| homepage | https://arxiv.org/abs/2609.00065 |
| docs_site | https://arxiv.org/abs/2609.00065 |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 0/7.5 | Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches |
| 0.8/2.5 | CI-Tests — 5 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 3/7.5 | Code-Review — Found 14/30 approved changesets -- score normalized to 4 |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 18 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 0/7.5 | Dependency-Update-Tool — no update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Lizenz — license file detected |
| 7.5/7.5 | Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| 0/5 | Packaging — keine Daten |
| 0/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0/5 | SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — keine Daten |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 7.5/7.5 | Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected |
Verwendete Eingangsdaten
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 16 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 2 |
| scorecard_aggregate | 5 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md |
| 15/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://cursor.com/llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 71 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | ja |
| llms_txt_url | https://cursor.com/llms.txt |
| legible_history_share | 0,789 |
| agent_instruction_files | AGENTS.md, CLAUDE.md |
| agent_instruction_max_bytes | 17.949 |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/18 | Bootstrap mit einem Befehl |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 0/11 | Lint-/Format-Konfiguration |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 0/10 | Reproduzierbare Umgebung |
| 10/10 | Belegte Agentenpraxis — 13 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben |
| 0/8 | Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | nein |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | nein |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,13 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 54.8/55 | Handhabbare Dateigrößen — 2/692 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 84.320 |
| source_files_sampled | 692 |
| oversized_source_files | 2 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 0/20 | MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — examples |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | nein |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- First-time contributor figures cover 12 of 25 authors (cap 12)
- Could not fetch pypi package 'scientific-agent-skills' 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 ★ / 4.096 ⇿
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.
OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
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).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 0 | Branch-Protection | branch protection not enabled on development/release branches |
| 3 | CI-Tests | 5 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 4 | Code-Review | Found 14/30 approved changesets -- score normalized to 4 |
| 10 | Contributors | project has 18 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 0 | Dependency-Update-Tool | no update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 10 | Maintained | 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10 |
| k. A. | Packaging | packaging workflow not detected |
| 0 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0 |
| 0 | SAST | SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| k. A. | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 10 | Vulnerabilities | 0 existing vulnerabilities detected |
Direkte Abhängigkeiten 3
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | cisco-ai-skill-scanner | >=2.0.12 | pyproject.toml |
| PyPI | pytest | >=9.1.1 | pyproject.toml |
| PyPI | python-dotenv | >=1.0.0 | pyproject.toml |
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
JSON-Rohbericht maschinenlesbar
Feedback
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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.