Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 08:16 UTC

MichaelGrupp / evo

Python package for the evaluation of odometry and SLAM

PythonGPL-3.0★ 4.309 Sterne⑂ 795 Forksseit Sept. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

MichaelGrupp/evo erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (45/100). Zuletzt vor 13 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Michael GruppPersönliches Konto
390 Follower61 öffentliche Reposseit Okt. 2014Rerun

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIevo1.37.0210.724123vor 40 Tagenslamevaluationlasermetricodometryroboticstrajectoryvisionvisual

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

74Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 13 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
17.2/18Commit-Volumen — 81 Commits im letzten Jahr
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year81
human_commit_share1
days_since_last_push13
active_weeks_last_year18
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 97 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 40 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 21,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count97
latest_release_tagv1.37.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release40
mean_days_between_releases21,6
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?

77Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
59/60Stars — 4.309 Stars
24.2/25Forks — 795 Forks
9.2/15Watcher — 47 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks795
stars4.309
watchers47
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (GPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
71/80Downloads pro Monat — 210.724 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesevo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads210.724
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 17 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,962
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
27.9/30PR-Annahme — 301/324 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs301
open_issues5
closed_issues440
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs23
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
18.6/25Reichweite des Inhabers — 390 Follower von MichaelGrupp
25/25Kontohistorie — 61 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers390
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMichaelGrupp
public_repos61
account_age_days4.348
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 40 Tagen
20/20Versionshistorie — 123 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesevo
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish40

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://michaelgrupp.github.io/evo/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsslam, odometry, evaluation, metrics, robotics, trajectory, benchmark, ros, kitti, tum, mapping, euroc, ros2, trajectory-analysis, trajectory-evaluation
has_wikija
homepagehttps://michaelgrupp.github.io/evo/
docs_sitehttps://michaelgrupp.github.io/evo/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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_packages26
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:evo@1.37.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex
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
llms_txt_url—
legible_history_share0,32
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 1/69 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes66.206
source_files_sampled69
oversized_source_files1
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — demos, examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsdemos, examples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

4.309GitHub-Sterne
17Mitwirkende
81Commits, letzte 12 Monate
13Tage seit letztem Push
97Releases
1Bus-Faktor
5offene 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 ★ / 795 ⇿
0Sterne
795Forks
97Releases

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.

020040060080078492017-112022-032026-08
Major 0Minor 35Patch 62

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7Gesamtwert

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 · 2026-08-28 08:15 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
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.18.5pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.2pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPInumexpr>=2.7.3pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.9pyproject.toml
PyPInatsort—pyproject.toml
PyPIargcomplete—pyproject.toml
PyPIcolorama>=0.3pyproject.toml
PyPIpygments—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPIrosbags>=0.11.1pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 8

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 1 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcolorama—direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPInumexpr—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIrosbags—direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIseaborn—direkt
PyPIrerun-sdk—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:evo@1.37.0 zieht 26 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.

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.