Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 21:40 UTC

Nixtla / coreforecast

Fast implementations of common forecasting routines

Python · C++Apache-2.0★ 42 Sterne⑂ 11 Forksseit Okt. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

Nixtla/coreforecast erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (84/100) ab, am schwächsten bei Vitality (59/100). Zuletzt vor 31 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NixtlaOrganisation · verifizierte Domain
2.845 Follower40 öffentliche Reposseit März 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcoreforecast0.0.181.935.90820vor 49 Tagenforecastingtime-series

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

59Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 31 Tagen
4.2/36Commit-Rhythmus — 6/52 Wochen mit Commits
11.5/18Commit-Volumen — 18 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year18
human_commit_share0,62
days_since_last_push31
active_weeks_last_year6

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 19 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 49 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 83,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count19
latest_release_tagv0.0.18
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release49
mean_days_between_releases83,9
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?

63Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
26.2/60Stars — 42 Stars
8.3/25Forks — 11 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11
stars42
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Community-Gesundheit

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.935.908 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescoreforecast
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.935.908
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?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 78 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,78

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
24/30PR-Annahme — 99/124 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs99
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs25
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

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
24.8/25Reichweite des Inhabers — 2.845 Follower von Nixtla
22.7/25Kontohistorie — 40 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.845
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginNixtla
public_repos40
account_age_days2.003

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 49 Tagen
20/20Versionshistorie — 20 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescoreforecast
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish49

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://nixtlaverse.nixtla.io/coreforecast
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://nixtlaverse.nixtla.io/coreforecast
docs_sitehttps://nixtlaverse.nixtla.io/coreforecast
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
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.5/2.5CI-Tests — 20 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
3/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
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_packages1
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:coreforecast@0.0.18 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 1 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.

64Mittel · 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://nixtlaverse.nixtla.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 49 von 62 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://nixtlaverse.nixtla.io/llms.txt
legible_history_share0,79
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 38 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,38

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/42 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes37.122
source_files_sampled42
oversized_source_files0

Eckdaten

42GitHub-Sterne
7Mitwirkende
18Commits, letzte 12 Monate
31Tage seit letztem Push
19Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-01-31: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 42 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 42 ★ / 11 ⇿
42Sterne
11Forks
18Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-01-31 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

01020304050421172023-102025-012026-04
Major 0Minor 0Patch 17

Jeder Punkt umfasst 3 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 · 2026-08-27 21:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
6CI-Tests20 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
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
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
6SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 6
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 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.20.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 43

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 41 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.0direkt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoreforecast0.0.18indirekt
PyPIcoverage7.13.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIgriffe1.15.0indirekt
PyPIgriffe2md1.2.6indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdformat1.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImkdocstrings-parser0.0.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpip-licenses5.5.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprettytable3.17.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-codspeed4.2.0indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:coreforecast@0.0.18 zieht 1 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.