Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 10:17 UTC

Quansight-Labs / intersphinx_registry

PythonMIT★ 20 Sterne⑂ 15 Forksseit Mai 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

Quansight-Labs/intersphinx_registry erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (85/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (47/100). Zuletzt vor 6 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

Quansight LabsOrganisation
157 Follower67 öffentliche Reposseit Sept. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIintersphinx_registry0.2609.530.11731vor 6 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
18.7/36Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 117 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year117
human_commit_share0,85
days_since_last_push6
active_weeks_last_year27
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 28 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 33,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tag0.2609.5
releases_from_tagsja
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases33,5
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?

49Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
20.7/60Stars — 20 Stars
9.6/25Forks — 15 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks15
stars20
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
59.7/80Downloads pro Monat — 30.117 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesintersphinx_registry
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads30.117
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?

70Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 69 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 47 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,689
Wie die Bewertung erfolgt
32.2/42Issue-Lösungsquote — 77 % der Issues geschlossen
29.7/30PR-Annahme — 92/93 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/9 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs92
open_issues7
closed_issues23
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,767
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.8/25Reichweite des Inhabers — 157 Follower von Quansight-Labs
25/25Kontohistorie — 67 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers157
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginQuansight-Labs
public_repos67
account_age_days2.930

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 31 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesintersphinx_registry
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

79Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.org/project/intersphinx_registry
0/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshacktoberfest2025, hacktoberfest
has_wikija
homepagehttps://pypi.org/project/intersphinx_registry
docs_sitehttps://pypi.org/project/intersphinx_registry
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.8/2.5CI-Tests — 9 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 4/9 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 47 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

47Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
21.3/40Lesbare Commit-Historie — 34 von 85 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,4
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — intersphinx_registry/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 14 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsintersphinx_registry/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (intersphinx_registry/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/11 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes23.667
source_files_sampled11
oversized_source_files0

Eckdaten

20GitHub-Sterne
13Mitwirkende
117Commits, letzte 12 Monate
6Tage seit letztem Push
28Releases
1Bus-Faktor
7offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-03-16: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 20 stars today.
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 20 ★ / 15 ⇿
20Sterne
15Forks
26Releases

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 2026-03-16 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.

048121620201552024-052025-062026-08
Major 0Minor 0Patch 26

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 · 2026-09-12 10:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
7CI-Tests9 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 4/9 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 47 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 3

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 3 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIflit-core—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.