Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-08 19:28 UTC

RDFLib / OWL-RL

A simple implementation of the OWL2 RL Profile on top of RDFLib: it expands the graph with all possible triples that OWL RL defines. It can be used together with RDFLib to expand an RDFLib Graph object, or as a stand alone service with its own serialization.

HTMLEigene Lizenz★ 175 Sterne⑂ 30 Forksseit Apr. 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#rdflib#owl-rl#python#inference#reasoning#owl#rdf

RDFLib/OWL-RL erreicht einen Gesundheitsindex von 67 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (75/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (48/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

67
gesamt / 100
Gut

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.

67
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 61 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 67 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

RDFlibOrganisation
196 Follower39 öffentliche Reposseit Feb. 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIowlrl7.6.2-14vor 31 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

69Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
5.5/36Commit-Rhythmus — 8/52 Wochen mit Commits
13.1/18Commit-Volumen — 28 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 21 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year28
human_commit_share0,93
days_since_last_push2
active_weeks_last_year8

Release-Disziplin

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 13 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 31 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 308,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tagv7.6.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release31
mean_days_between_releases308,8

Community & Verbreitung

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

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36.3/60Stars — 175 Stars
12.2/25Forks — 30 Forks
6.8/15Watcher — 18 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks30
stars175
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled12
top_contributor_share0,459

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
17.4/42Issue-Lösungsquote — 42 % der Issues geschlossen
27.9/30PR-Annahme — 39/42 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs39
open_issues24
closed_issues17
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,415
closed_unmerged_prs3
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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
16.5/25Reichweite des Inhabers — 196 Follower von RDFLib
23.7/25Kontohistorie — 39 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers196
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginRDFLib
public_repos39
account_age_days5.301
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 — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 31 Tagen
20/20Versionshistorie — 14 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesowlrl
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish31

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

54Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://www.ivan-herman.net/Misc/2008/owlrl/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsrdflib, owl-rl, python, inference, reasoning, owl, rdf
has_wikija
homepagehttp://www.ivan-herman.net/Misc/2008/owlrl/
docs_sitehttp://www.ivan-herman.net/Misc/2008/owlrl/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 21 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
2.2/7.5Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate4,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. 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_packages2
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:owlrl@7.6.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 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.

48Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
19.5/40Lesbare Commit-Historie — 34 von 93 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,366
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — HTML ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/24 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageHTML
largest_source_bytes45.008
source_files_sampled24
oversized_source_files0

Eckdaten

175GitHub-Sterne
12Mitwirkende
28Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
13Releases
2Bus-Faktor
24offene 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 ★ / 30 ⇿
0Sterne
30Forks
11Releases

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.

0510152025303022013-112020-022026-06
Major 0Minor 2Patch 8

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1Gesamtwert

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 · 2026-08-08 19:27 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained21 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIrdflib>=7.6.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 39

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 38 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIrdflib7.6.0direkt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIblack24.4.2indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyoxigraph0.5.6indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsphinx7.4.7indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:owlrl@7.6.2 zieht 2 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

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit RDFLib/OWL-RL teilen. Nebeneinander lesen →

99huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Außergewöhnlich98linkml/linkmlLinked Open Data Modeling LanguageAußergewöhnlich100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Außergewöhnlich100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonAußergewöhnlich100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsAußergewöhnlich100psf/blackThe uncompromising Python code formatterAußergewöhnlich

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.