Software-GesundheitsberichtSchema 0.14.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 21:14 UTC

LukasNiessen / ArchUnitPython

ArchUnitPython is an architecture testing library. Specify and ensure architecture rules in your Python app. Easy setup and pipeline integration.

PythonMIT★ 246 Sterne⑂ 6 Forksseit Apr. 2026Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekwie das ermittelt wird

#architecture #architecture-rules #architecture-test #architecture-tests #archunit #claude-code #python #static-analysis #testing

LukasNiessen/ArchUnitPython erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (82/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (35/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Lukas NiessenPersönliches Konto

36 Follower40 öffentliche Reposseit Apr. 2020Bain

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	archunitpython	1.4.0	-	9	vor 0 Tagen	architectural-testing architecture archunit circular-dependencies clean-code code-metrics code-quality code-standards dependency-analysis developer-tools linting pytest python software-architecture static-analysis technical-debt testing

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
6.9/36	Commit-Rhythmus — 10/52 Wochen mit Commits
17.6/18	Commit-Volumen — 90 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	90
human_commit_share	—
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	10

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,4 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	9
latest_release_tag	v1.4.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	13,4

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?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

47Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

38.8/60	Stars — 246 Stars
5.8/25	Forks — 6 Forks
2.7/15	Watcher — 4 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	6
stars	246
watchers	4
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	—
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ja

Nachhaltigkeit & Governance

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

65Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.2/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 59 % der Commits
9.5/13.5	Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
6/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	7
top_contributor_share	0,591

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
27.7/30	PR-Annahme — 12/13 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/16 approved changesets -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	12
open_issues	0
closed_issues	3
prs_merged_7d	—
prs_decided_7d	—
prs_merged_30d	—
prs_decided_30d	—
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	1
first_time_authors_30d	—
first_time_prs_merged_30d	—
first_time_prs_decided_30d	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.3/25	Reichweite des Inhabers — 36 Follower von LukasNiessen
23.7/25	Kontohistorie — 40 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	36
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	LukasNiessen
public_repos	40
account_age_days	2.279

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 9 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	archunitpython
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Dokumentation

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://lukasniessen.github.io/ArchUnitPython/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 9 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	architecture, architecture-rules, architecture-test, architecture-tests, archunit, claude-code, python, static-analysis, testing
has_wiki	ja
homepage	https://lukasniessen.github.io/ArchUnitPython/
docs_site	https://lukasniessen.github.io/ArchUnitPython/
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel

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
2.5/2.5	CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5	Code-Review — Found 5/16 approved changesets -- score normalized to 3
1.5/2.5	Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — 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 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
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
0/5	Security-Policy — security policy file not 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	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	5,5

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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.

35Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40	Lesbare Commit-Historie — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	—
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

42Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
11/11	Statische Typprüfung — src/archunitpython/py.typed
0/10	Reproduzierbare Umgebung
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht 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	src/archunitpython/py.typed
agent_commit_share	—
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/archunitpython/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/115 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	25.598
source_files_sampled	115
oversized_source_files	0

Eckdaten

246GitHub-Sterne

7Mitwirkende

90Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

9Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10

5.5Gesamtwert

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 · 2026-07-18 21:13 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
10	CI-Tests	6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3	Code-Review	Found 5/16 approved changesets -- score normalized to 3
6	Contributors	project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow 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
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 5

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 5 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	build	`—`	indirekt
PyPI	mypy	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`—`	indirekt
PyPI	ruff	`—`	indirekt

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.

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 v0.14.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

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