Mandark-droid / genai_otel_instrument
GenAI OpenTelemetry Auto-Instrumentation Library A comprehensive wrapper for automatic instrumentation of LLM/GenAI applications Supports all major LLM providers and MCP (Model Context Protocol) tool calls
Mandark-droid/genai_otel_instrument erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (42/100). Zuletzt heute 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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
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 | genai-otel-instrument | 1.27.0 | 4.343 | 89 | vor 0 Tagen | opentelemetryobservabilityllmgenaiinstrumentationtracingmetricsmonitoringai-agentsopenaianthropiclangchaincrewaiauto-instrumentationcost-trackinggpu-metricsmcpmodel-context-protocolllm-observabilityai-observability |
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 0 Tagen |
| 25.6/36 | Commit-Rhythmus — 37/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 378 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 378 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 37 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 82 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,8 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 82 |
| latest_release_tag | v1.27.0 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 0 |
| mean_days_between_releases | 1,8 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 4.9/60 | Stars — 3 Stars |
| 0/25 | Forks — 1 Forks |
| 0/15 | Watcher — 1 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 1 |
| stars | 3 |
| watchers | 1 |
| 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 (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 0/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 6 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | badge.fury.io, shields.io |
| has_pull_request_template | nein |
Wie die Bewertung erfolgt
| 48.5/80 | Downloads pro Monat — 4.343 Downloads/Monat über pypi |
| 0/20 | Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | genai-otel-instrument |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 4.343 |
| unverified_packages_excluded | — |
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 |
| 3.1/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits |
| 2.7/13.5 | Breite der Beitragenden — 2 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 2 |
| top_contributor_share | 0,862 |
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
Wie die Bewertung erfolgt
| 38.5/42 | Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen |
| 28.2/30 | PR-Annahme — 16/17 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 16 |
| open_issues | 1 |
| closed_issues | 11 |
| prs_merged_7d | 4 |
| prs_decided_7d | 4 |
| prs_merged_30d | 10 |
| prs_decided_30d | 10 |
| issue_closed_ratio | 0,917 |
| closed_unmerged_prs | 1 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 10/30 | Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto |
| 0/20 | Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar |
| 8.7/25 | Reichweite des Inhabers — 15 Follower von Mandark-droid |
| 23/25 | Kontohistorie — 86 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 15 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | Mandark-droid |
| public_repos | 86 |
| account_age_days | 1.829 |
Paketpflege
Wie die Bewertung erfolgt
| 25/25 | Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi |
| 35/35 | Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen |
| 20/20 | Versionshistorie — 89 veröffentlichte Versionen |
| 20/20 | Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | genai-otel-instrument |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | nein |
| min_days_since_publish | 0 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 3 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]) |
| 9.6/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | ja |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 20 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | ai-agents, ai-observability, anthropic, cost-tracking, crewai, genai, gpu-metrics, instrumentation, langchain, llm, llm-observability, mcp, observability, openai, opentelemetry, python, amd-gpu, green-ai, nvidia, co2-tracking |
| has_wiki | ja |
| homepage | — |
| docs_site | https://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/ |
| 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
| 30/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 0/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 0/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-testing.txt, requirements.txt, setup.py |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | ja |
| has_dependabot_config | nein |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 4 |
| affected_packages | 1 |
| assessed_packages | 6 |
| unassessed_packages | 106 |
| affected_by_severity | high 1 |
| direct_affected_packages | 0 |
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
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,99 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/18 | Bootstrap mit einem Befehl |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]) |
| 11/11 | Statische Typprüfung — genai_otel/py.typed |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile |
| 4/10 | Belegte Agentenpraxis — 2 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 — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | genai_otel/py.typed |
| agent_commit_share | 0,02 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/45 | Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (genai_otel/py.typed) |
| 54.6/55 | Handhabbare Dateigrößen — 3/384 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 135.925 |
| source_files_sampled | 384 |
| oversized_source_files | 3 |
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
- deps.dev does not index pypi:genai-otel-instrument@1.27.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
- OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks
Weitere Details
Direkte Abhängigkeiten 6
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | opentelemetry-api | >=1.20.0,<2.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-sdk | >=1.20.0,<2.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation | >=0.41b0 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-semantic-conventions | >=0.45b0 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-exporter-otlp | >=1.20.0 | pyproject.toml |
| PyPI | wrapt | >=1.14.0 | pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten 112
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 106 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | opentelemetry-api | — | direkt |
| PyPI | opentelemetry-exporter-otlp | — | direkt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation | — | direkt |
| PyPI | opentelemetry-sdk | — | direkt |
| PyPI | opentelemetry-semantic-conventions | — | direkt |
| PyPI | wrapt | — | direkt |
| PyPI | amdsmi | — | indirekt |
| PyPI | anthropic | — | indirekt |
| PyPI | autogen-agentchat | — | indirekt |
| PyPI | azure-ai-inference | — | indirekt |
| PyPI | bandit | — | indirekt |
| PyPI | black | — | indirekt |
| PyPI | boto3 | — | indirekt |
| PyPI | build | — | indirekt |
| PyPI | chromadb | — | indirekt |
| PyPI | codecarbon | — | indirekt |
| PyPI | cohere | — | indirekt |
| PyPI | crewai | — | indirekt |
| PyPI | detoxify | — | indirekt |
| PyPI | dspy-ai | — | indirekt |
| PyPI | elasticsearch | — | indirekt |
| PyPI | elevenlabs | — | indirekt |
| PyPI | faiss-cpu | — | indirekt |
| PyPI | falkordb | — | indirekt |
| PyPI | flake8 | — | indirekt |
| PyPI | google-adk | — | indirekt |
| PyPI | google-api-python-client | — | indirekt |
| PyPI | google-cloud-aiplatform | — | indirekt |
| PyPI | google-generativeai | — | indirekt |
| PyPI | groq | — | indirekt |
| PyPI | guardrails-ai | — | indirekt |
| PyPI | haystack-ai | — | indirekt |
| PyPI | httpx | — | indirekt |
| PyPI | instructor | — | indirekt |
| PyPI | isort | — | indirekt |
| PyPI | kafka-python | — | indirekt |
| PyPI | kafka-python | 2.0.2 | indirekt |
| PyPI | lancedb | — | indirekt |
| PyPI | langchain | — | indirekt |
| PyPI | langchain-openai | — | indirekt |
| PyPI | langgraph | — | indirekt |
| PyPI | liquid-audio | — | indirekt |
| PyPI | litellm | — | indirekt |
| PyPI | llama-cpp-python | — | indirekt |
| PyPI | llama-index | — | indirekt |
| PyPI | mcp | — | indirekt |
| PyPI | minio | — | indirekt |
| PyPI | mistralai | — | indirekt |
| PyPI | mypy | — | indirekt |
| PyPI | mysql-connector-python | — | indirekt |
| PyPI | nvidia-ml-py | — | indirekt |
| PyPI | ollama | — | indirekt |
| PyPI | openai | — | indirekt |
| PyPI | opencv-python-headless | — | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation | — | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation | 0.1.31 | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-litellm | — | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-litellm | 0.1.19 | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-mcp | — | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-mcp | 1.3.0 | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-smolagents | — | indirekt |
| PyPI | openinference-instrumentation-smolagents | 0.1.11 | indirekt |
| PyPI | openinference-semantic-conventions | 0.1.17 | indirekt |
| PyPI | opensearch-py | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-exporter-otlp-proto-http | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-elasticsearch | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-httpx | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-kafka-python | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-mysql | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-opensearch-py | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-psycopg2 | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-pymongo | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-redis | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-requests | — | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-instrumentation-sqlalchemy | — | indirekt |
| PyPI | pika | — | indirekt |
| PyPI | pillow | — | indirekt |
| PyPI | pinecone | — | indirekt |
| PyPI | presidio-analyzer | — | indirekt |
| PyPI | presidio-anonymizer | — | indirekt |
| PyPI | psycopg2-binary | — | indirekt |
| PyPI | pyautogen | — | indirekt |
| PyPI | pydantic-ai | — | indirekt |
| PyPI | pylint | — | indirekt |
| PyPI | pymilvus | — | indirekt |
| PyPI | pymongo | — | indirekt |
| PyPI | pypdf | — | indirekt |
| PyPI | pytest | — | indirekt |
| PyPI | pytest-asyncio | — | indirekt |
| PyPI | pytest-cov | — | indirekt |
| PyPI | pytest-mock | — | indirekt |
| PyPI | qdrant-client | — | indirekt |
| PyPI | redis | — | indirekt |
| PyPI | replicate | — | indirekt |
| PyPI | requests | — | indirekt |
| PyPI | safety | — | indirekt |
| PyPI | sambanova | — | indirekt |
| PyPI | sarvamai | — | indirekt |
| PyPI | sentence-transformers | — | indirekt |
| PyPI | setuptools | — | indirekt |
| PyPI | setuptools-scm | — | indirekt |
| PyPI | spacy | — | indirekt |
| PyPI | sphinx | — | indirekt |
| PyPI | sphinx-rtd-theme | — | indirekt |
| PyPI | sqlalchemy | — | indirekt |
| PyPI | together | — | indirekt |
| PyPI | torch | — | indirekt |
| PyPI | transformers | — | indirekt |
| PyPI | twine | — | indirekt |
| PyPI | vllm | — | indirekt |
| PyPI | weaviate-client | — | indirekt |
| PyPI | wheel | — | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 1
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 6 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 106 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.
| Paket | Version | Beziehung | Schweregrad | Advisories | Behoben in |
|---|---|---|---|---|---|
| kafka-python | 2.0.2 | indirekt | hoch | 4 | 2.3.2 |
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.
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.