Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 22:41 UTC

PaddlePaddle / PaddleOCR

Turn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.

Python · C++Apache-2.0★ 86.973 Sterne⑂ 11.135 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerKommandozeilenwerkzeugMobile AnwendungBibliothekwie das ermittelt wird
#ocr#chineseocr#pdf2markdown#pp-ocr#pp-structure#document-parsing#document-translation#kie#ai4science#pdf-extractor-rag#pdf-parser#rag#paddleocr-vl

PaddlePaddle/PaddleOCR erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (91/100) ab, am schwächsten bei Security (60/100). Zuletzt vor 13 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

96
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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PaddlePaddleOrganisation
7.221 Follower109 öffentliche Reposseit Nov. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpaddleocr3.7.0-65vor 54 Tagenocrtextdetectiontextrecognitionpaddleocrchineseocrpp-ocrpp-structuredocument-parsingpdf2markdowndoc2markdowndocx2markdownkiepp-chatocrdocument-translationrag
PyPIpaddleocr_mcp0.8.5-13vor 54 Tagen—
PyPIlangchain-paddleocr0.2.2-4vor 54 Tagen—

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 13 Tagen
27.7/36Commit-Rhythmus — 40/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 248 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year248
human_commit_share0,99
days_since_last_push13
active_weeks_last_year40

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 33 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 54 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 32,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count33
latest_release_tagv3.7.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases32,7

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 86.973 Stars
25/25Forks — 11.135 Forks
15/15Watcher — 553 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks11.135
stars86.973
watchers553
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges15
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

89Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 19 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled99
top_contributor_share0,19

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.4/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 3.199/3.955 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs3.199
open_issues153
closed_issues10.560
prs_merged_7d0
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,986
closed_unmerged_prs756
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers — 7.221 Follower von PaddlePaddle
25/25Kontohistorie — 109 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers7.221
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginPaddlePaddle
public_repos109
account_age_days3.547
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 — 3 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 54 Tagen
20/20Versionshistorie — 65 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespaddleocr, paddleocr_mcp, langchain-paddleocr
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish54

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — eslint.config.js
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.paddleocr.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsocr, chineseocr, pdf2markdown, pp-ocr, pp-structure, document-parsing, document-translation, kie, ai4science, pdf-extractor-rag, pdf-parser, rag, paddleocr-vl
has_wikinein
homepagehttps://www.paddleocr.com
docs_sitehttps://www.paddleocr.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

60Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json, uv.lock
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
manifestslangchain-paddleocr/pyproject.toml, mcp_server/pyproject.toml, paddleocr-js/package.json, pyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja

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_packages58
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:paddleocr@3.7.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 58 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 95 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — deploy/avh/Makefile, deploy/lite/Makefile, langchain-paddleocr/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — eslint.config.js
11/11Statische Typprüfung — api_sdk/typescript/tsconfig.json, langchain-paddleocr/langchain_paddleocr/py.typed, mcp_server/paddleocr_mcp/py.typed, paddleocr-js/apps/demo/tsconfig.json, paddleocr-js/packages/core/tsconfig.json, paddleocr-js/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 13 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdeploy/avh/Makefile, deploy/lite/Makefile, langchain-paddleocr/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsapi_sdk/typescript/tsconfig.json, langchain-paddleocr/langchain_paddleocr/py.typed, mcp_server/paddleocr_mcp/py.typed, paddleocr-js/apps/demo/tsconfig.json, paddleocr-js/packages/core/tsconfig.json, paddleocr-js/tsconfig.json
agent_commit_share0,13
toolchain_manifestsapi_sdk/go/go.mod, deploy/android_demo/app/build.gradle, deploy/android_demo/build.gradle, deploy/ppocr-android/app/build.gradle.kts, deploy/ppocr-android/build.gradle.kts, deploy/ppocr-android/ppocr-sdk/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (api_sdk/typescript/tsconfig.json, langchain-paddleocr/langchain_paddleocr/py.typed, mcp_server/paddleocr_mcp/py.typed, paddleocr-js/apps/demo/tsconfig.json, paddleocr-js/packages/core/tsconfig.json, paddleocr-js/tsconfig.json)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 6/907 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes319.741
source_files_sampled907
oversized_source_files6

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

86.973GitHub-Sterne
99Mitwirkende
248Commits, letzte 12 Monate
13Tage seit letztem Push
33Releases
4Bus-Faktor
153offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 11.135 ⇿
0Sterne
11.135Forks
3Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

10.00010.20010.40010.60010.80011.00011.20011.135352026-042026-062026-08
Major 0Minor 3Patch 0
Direkte Abhängigkeiten 16
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpaddleocr>=3.7.0langchain-paddleocr/pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.2.5,<2.0.0langchain-paddleocr/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0,<3.0.0langchain-paddleocr/pyproject.toml
PyPImcp>=1.5.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIfastmcp>=2.0.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.24.0mcp_server/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIpaddleocr>=3.7.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIpillow>=9.0.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIpuremagic>=1.30.0mcp_server/pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.0mcp_server/pyproject.toml
PyPIpaddlex>=3.7.0,<3.8.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.8.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 695

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 672 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaiohttp3.13.3direkt
PyPIfastmcp—direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIlangchain-core1.2.7direkt
PyPImcp—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIpaddleocr—direkt
PyPIpaddleocr3.4.0direkt
PyPIpaddlex—direkt
PyPIpaddlex3.4.1direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpillow12.1.0direkt
PyPIpuremagic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.2direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.32.5direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
Mavencom.google.code.gson:gson2.8.6indirekt
Mavencom.vaadin.external.google:android-json0.0.20131108.vaadin1indirekt
Mavenorg.apache.httpcomponents:httpclient—indirekt
Mavenorg.springframework.boot:spring-boot-maven-plugin—indirekt
Mavenorg.springframework.boot:spring-boot-starter-test—indirekt
Mavenorg.springframework.boot:spring-boot-starter-web—indirekt
npm@ampproject/remapping2.3.0indirekt
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npm@paddleocr/paddleocr-js*indirekt
npm@paddleocr/paddleocr-js0.3.3indirekt
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npm@protobufjs/aspromise1.1.2indirekt
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PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:paddleocr@3.7.0 zieht 58 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.