Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 19:39 UTC

Qiskit / qiskit-serverless

A programming model for leveraging quantum and classical resources

PythonApache-2.0★ 118 Sterne⑂ 55 Forksseit Sept. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird
#python#quantum-computing#cloud#qiskit#qiskit-serverless

Qiskit/qiskit-serverless erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (66/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 86 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

QiskitOrganisation
4.078 Follower60 öffentliche Reposseit Aug. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIqiskit-serverless0.36.012.88144vor 15 Tagenqiskitserverlessquantum-computing

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 676 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year676
human_commit_share0,82
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 78 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 15 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 22,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count78
latest_release_tagv0.36.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases22,8

Community & Verbreitung

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

71Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
33.5/60Stars — 118 Stars
14.4/25Forks — 55 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks55
stars118
watchers10
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_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

86Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 23 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 33 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled33
top_contributor_share0,226

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 1.830/2.016 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.830
open_issues5
closed_issues453
prs_merged_7d10
prs_decided_7d11
prs_merged_30d41
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs186
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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 4.078 Follower von Qiskit
25/25Kontohistorie — 60 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers4.078
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginQiskit
public_repos60
account_age_days3.333

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 15 Tagen
20/20Versionshistorie — 44 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesqiskit-serverless
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish15

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 15 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, gateway/pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://qiskit.github.io/qiskit-serverless/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, quantum-computing, cloud, qiskit, qiskit-serverless
has_wikija
homepagehttps://qiskit.github.io/qiskit-serverless/
docs_sitehttps://qiskit.github.io/qiskit-serverless/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsclient/pyproject.toml, client/requirements-dev.txt, client/requirements.txt, docker-images/requirements-dynamic-dependencies-arm64.txt, docker-images/requirements-dynamic-dependencies.txt, docs/requirements-doc.txt, gateway/pyproject.toml, gateway/requirements-dev.txt, gateway/requirements.txt, gateway/setup.cfg, tests/pyproject.toml, tests/requirements-dev.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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_packages74
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:qiskit-serverless@0.36.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 74 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.

66Gut · 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 — 79 von 82 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,963
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, gateway/pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — client/mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 15 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsclient/mypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (client/mypy.ini)
54.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/554 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes83.722
source_files_sampled554
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

118GitHub-Sterne
33Mitwirkende
676Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
78Releases
3Bus-Faktor
5offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'qiskit-serverless-gateway' from its registry
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 55 ⇿
0Sterne
55Forks
75Releases

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.

01020304050605422022-112024-102026-09
Major 0Minor 35Patch 40

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

Alle Abhängigkeiten 88

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 88 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIcachetools—indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIconfluent-kafka—indirekt
PyPIcotengrust0.2.0indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIdjango—indirekt
PyPIdjango-allow-cidr—indirekt
PyPIdjango-concurrency—indirekt
PyPIdjango-cors-headers—indirekt
PyPIdjango-csp—indirekt
PyPIdjango-pglock—indirekt
PyPIdjango-prometheus—indirekt
PyPIdjangorestframework—indirekt
PyPIdrf-yasg—indirekt
PyPIffsim0.0.60indirekt
PyPIgunicorn—indirekt
PyPIibm-cloud-sdk-core—indirekt
PyPIibm-cos-sdk—indirekt
PyPIibm-platform-services—indirekt
PyPIimport-linter—indirekt
PyPIimportlib-metadata—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIjsonschema—indirekt
PyPIjupyter-sphinx—indirekt
PyPIkubernetes—indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImozilla-django-oidc—indirekt
PyPImthree3.0.0indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy-extensions—indirekt
PyPInbqa—indirekt
PyPInbsphinx—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIobjsize—indirekt
PyPIopentelemetry-api—indirekt
PyPIopentelemetry-distro—indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp—indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-django—indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-psycopg2—indirekt
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests—indirekt
PyPIopentelemetry-sdk—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpsycopg2-binary—indirekt
PyPIpyjwt—indirekt
PyPIpylint—indirekt
PyPIpylint-django—indirekt
PyPIpyscf2.13.1indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-django—indirekt
PyPIpytest-order—indirekt
PyPIpytest-randomly—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpython-json-logger—indirekt
PyPIpython-magic—indirekt
PyPIqiskit—indirekt
PyPIqiskit-addon-aqc-tensor0.3.1indirekt
PyPIqiskit-addon-obp0.3.0indirekt
PyPIqiskit-addon-sqd0.12.1indirekt
PyPIqiskit-addon-utils0.2.0indirekt
PyPIqiskit-aer0.17.2indirekt
PyPIqiskit-ibm-runtime—indirekt
PyPIqiskit-sphinx-theme—indirekt
PyPIray—indirekt
PyPIreno—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIrequests-mock—indirekt
PyPIresponses—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPIsqlparse—indirekt
PyPItestcontainers—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItreon—indirekt
PyPItzdata—indirekt
PyPIwhitenoise—indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:qiskit-serverless@0.36.0 zieht 74 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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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.