Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-16 09:55 UTC

Nike-Inc / koheesio

Python framework for building efficient data pipelines. It promotes modularity and collaboration, enabling the creation of complex pipelines from simple, reusable components.

PythonApache-2.0★ 820 Sterne⑂ 46 Forksseit Mai 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#data-engineering#delta-lake#pydantic#pyspark#python

Nike-Inc/koheesio erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (89/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (60/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Nike Inc.Organisation
277 Follower77 öffentliche Reposseit Feb. 2012

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIkoheesio0.11.0346.20626vor 80 Tagendata-engineeringdata-pipelinedata-processingdata-qualitydata-transformationdata-validationetlmodularpydanticpysparkreusablesoftware-engineeringsparkstep-basedworkflow

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

71Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
11.9/18Commit-Volumen — 20 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year20
human_commit_share0,83
days_since_last_push0
active_weeks_last_year7

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 27 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 62,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count27
latest_release_tagkoheesio-v0.11.1a0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases62,4
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?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
47.3/60Stars — 820 Stars
13.8/25Forks — 46 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks46
stars820
watchers15
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges11
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
73.9/80Downloads pro Monat — 346.206 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageskoheesio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads346.206
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled13
top_contributor_share0,455

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.6/42Issue-Lösungsquote — 68 % der Issues geschlossen
23.3/30PR-Annahme — 114/147 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs114
open_issues30
closed_issues64
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,681
closed_unmerged_prs33
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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
17.6/25Reichweite des Inhabers — 277 Follower von Nike-Inc
25/25Kontohistorie — 77 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers277
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginNike-Inc
public_repos77
account_age_days5.358

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 80 Tagen
20/20Versionshistorie — 26 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageskoheesio
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish80

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://engineering.nike.com/koheesio/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdata-engineering, delta-lake, pydantic, pyspark, python
has_wikija
homepagehttps://engineering.nike.com/koheesio/
docs_sitehttps://engineering.nike.com/koheesio/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
3/7.5Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages13
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:koheesio@0.11.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 13 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://kedro.readthedocs.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 74 von 83 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://kedro.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,892
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 17 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesmakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,17

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/196 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes42.272
source_files_sampled196
oversized_source_files0

Eckdaten

820GitHub-Sterne
13Mitwirkende
20Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
27Releases
2Bus-Faktor
30offene 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 ★ / 46 ⇿
0Sterne
46Forks
25Releases

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.

010203040504462024-052025-062026-07
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

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 · 2026-10-16 09:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
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 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcryptography>=42.0.4pyproject.toml
PyPIjsonpickle>2.1.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2pyproject.toml
PyPIpython-decouple>=3.8pyproject.toml
PyPIpytz>=2023.3pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 37

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 30 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcryptography—direkt
PyPIjsonpickle—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpython-decouple—direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPItomli—direkt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIaiohttp-retry—indirekt
PyPIboxsdk3.8.1indirekt
PyPIchispa—indirekt
PyPIdelta-spark—indirekt
PyPImarkdown—indirekt
PyPImike—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-click—indirekt
PyPImkdocs-gen-files—indirekt
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin—indirekt
PyPImkdocs-glightbox—indirekt
PyPImkdocs-include-markdown-plugin—indirekt
PyPImkdocs-literate-nav—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-material-extensions—indirekt
PyPImkdocs-redirects—indirekt
PyPImkdocs-section-index—indirekt
PyPImkdocstrings-python—indirekt
PyPInest-asyncio—indirekt
PyPIopenpyxl—indirekt
PyPIparamiko—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpygments—indirekt
PyPIpymdown-extensions—indirekt
PyPIpyspark—indirekt
PyPIsnowflake-connector-python—indirekt
PyPIspark-expectations—indirekt
PyPItableauhyperapi—indirekt
PyPItableauserverclient—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:koheesio@0.11.0 zieht 13 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

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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 — PyPI.