Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 05:22 UTC

Lexonight1 / thermalright-trcc-linux

Native Linux port of Thermalright LCD Control Center (TRCC 2.1.2). Themes, video, overlays, RGB LED control. Supports SCSI, HID LCD, and HID LED devices.

PythonGPL-3.0★ 197 Sterne⑂ 43 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#aio-cooler#lcd#linux#pyqt6#python#rgb-led#thermalright#usb

Lexonight1/thermalright-trcc-linux erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

lexonightPersönliches Konto
14 Follower9 öffentliche Reposseit Sept. 2019work

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItrcc-linux9.10.02.380168vor 2 Tagencoolinghardwarelcdmonitorthermalright

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.481 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.481
human_commit_share0,75
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv9.10.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases5,3

Community & Verbreitung

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

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.2/60Stars — 197 Stars
13.5/25Forks — 43 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks43
stars197
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (GPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges28
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45/80Downloads pro Monat — 2.380 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrcc-linux
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.380
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?

50Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

19Kritisch
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
6.8/13.5Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,998

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
26.7/42Issue-Lösungsquote — 64 % der Issues geschlossen
17.3/30PR-Annahme — 26/45 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_prs26
open_issues83
closed_issues145
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,636
closed_unmerged_prs19
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

47Schwach
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 Lexonight1
19.3/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers14
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginLexonight1
public_repos9
account_age_days2.551
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 2 Tagen
20/20Versionshistorie — 168 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrcc-linux
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/Lexonight1/thermalright-trcc-linux#readme
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsaio-cooler, lcd, linux, pyqt6, python, rgb-led, thermalright, usb
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://github.com/Lexonight1/thermalright-trcc-linux#readme
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
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
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool detected: CodeQL
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, CI-Tests. 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_packages42
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:trcc-linux@9.10.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 42 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 75 von 75 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes77.767

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

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — native/macos/trcc_powermetrics_helper/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Nix
10/10Belegte Agentenpraxis — 75 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixja
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesnative/macos/trcc_powermetrics_helper/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,75
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.3/55Handhabbare Dateigrößen — 17/539 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes137.262
source_files_sampled539
oversized_source_files17

Eckdaten

197GitHub-Sterne
5Mitwirkende
2.481Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
83offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'trcc-linux' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for trcc-linux carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 43 ⇿
0Sterne
43Forks
99Releases

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.

010203040504332026-022026-062026-09
Major 0Minor 8Patch 91
OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 05:21 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
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
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool detected: CodeQL
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 18
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIPySide6>=6.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.toml
PyPIpyusb>=1.2.0pyproject.toml
PyPIlibusb-package>=1.0.26.3pyproject.toml
PyPIclick>=7.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.100pyproject.toml
PyPItzdata>=2024.1pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.20pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.6pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0.0pyproject.toml
PyPIsounddevice>=0.4.6pyproject.toml
PyPIwmi>=1.5.1pyproject.toml
PyPIcertifi>=2023.7.22pyproject.toml
PyPIpyudev>=0.24.1pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=11.0.0pyproject.toml
PyPIhidapi>=0.14.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 28

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 11 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcertifi—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIhidapi—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInvidia-ml-py—direkt
PyPIprompt-toolkit—direkt
PyPIpsutil—direkt
PyPIpyside6—direkt
PyPIpython-multipart—direkt
PyPIpyudev—direkt
PyPIpyusb—direkt
PyPIsounddevice—direkt
PyPItyper—direkt
PyPItzdata—direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIwmi—direkt
PyPIdbus-python—indirekt
PyPIhttpx2—indirekt
PyPIpygobject—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-qt—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpywin32—indirekt
PyPIqrcode—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPItypes-qrcode—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:trcc-linux@9.10.0 zieht 42 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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit Lexonight1/thermalright-trcc-linux teilen. Nebeneinander lesen →

99pypa/cibuildwheel🎡 Build Python wheels for all the platforms with minimal configuration. Außergewöhnlich99getsentry/sentryDeveloper-first error tracking and performance monitoringAußergewöhnlich98spack/spackA flexible package manager that supports multiple versions, configurations, platforms, and compilers.Außergewöhnlich97gdsfactory/gdsfactoryA Python library for designing chips (Photonics, Analog, Quantum, MEMS), PCBs, and 3D-printable objects. We aim to make hardware design accessible, intuitive, and fun—empowering everyone to build the future.Außergewöhnlich98grafana/pyroscopeContinuous Profiling Platform. Debug performance issues down to a single line of codeAußergewöhnlich100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Außergewöhnlich

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.