Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.15.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-19 17:59 UTC

Ratio1 / naeural_core

These modules form the backbone "bare-metal" version of the Naeural Edge Protocol meta-OS

PythonApache-2.0★ 1 Stern⑂ 0 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

Ratio1/naeural_core erreicht einen Gesundheitsindex von 42 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (70/100) ab, am schwächsten bei Security (1/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

42
gesamt / 100
Schwach

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.

42
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 45 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 42 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ratio1.aiOrganisation
9 Follower46 öffentliche Reposseit Jan. 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPInaeural_core7.7.318-429vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

57Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen216 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year216
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44
Wie die Bewertung erfolgt
0/27Liefert Releases auskeine Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätkeine Releases
0/27Release-Rhythmuskeine Releases
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count0

Community & Verbreitung

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

24Gefährdet · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars1 Stars
0/25Forks0 Forks
0/15Watcher1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars1
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte 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_badges
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

56Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.1/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 51 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden6 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,508
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote0 % der Issues geschlossen
29/30PR-Annahme206/213 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs206
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs7
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
7.2/25Reichweite des Inhabers9 Follower von Ratio1
15.1/25Kontohistorie46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers9
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginRatio1
public_repos46
account_age_days536
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie429 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnaeural_core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdecentralized-applications, edge-computing, orchestration, ratio1
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

1Kritisch · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeitenveröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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.

54Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes42.266
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebungdevcontainer, Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainerja
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.4/55Handhabbare Dateigrößen7/645 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes129.284
source_files_sampled645
oversized_source_files7
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispielenotebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1GitHub-Sterne
6Mitwirkende
216Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
0Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/19 17:58:44 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 34
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItorchpyproject.toml
PyPItorchvisionpyproject.toml
PyPItorchaudiopyproject.toml
PyPIpaho-mqtt>=1.6pyproject.toml
PyPIpika>=1.3pyproject.toml
PyPIpynvml>=11.4pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=15pyproject.toml
PyPIratio1>=3.5.41pyproject.toml
PyPIminiopyproject.toml
PyPIgqlpyproject.toml
PyPIopencv-python-headlesspyproject.toml
PyPIdecordpyproject.toml
PyPIseabornpyproject.toml
PyPIpandaspyproject.toml
PyPIshapelypyproject.toml
PyPIscikit-learnpyproject.toml
PyPIscikit-imagepyproject.toml
PyPIdropboxpyproject.toml
PyPIpymssqlpyproject.toml
PyPIh5pypyproject.toml
PyPIunidecodepyproject.toml
PyPIcryptography==42.0.7pyproject.toml
PyPIfastapipyproject.toml
PyPIuvicornpyproject.toml
PyPIpydanticpyproject.toml
PyPIaiofilespyproject.toml
PyPIngrokpyproject.toml
PyPIbs4pyproject.toml
PyPIweb3pyproject.toml
PyPIdecentra_visionpyproject.toml
PyPItransformers>=4.38.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.14.1pyproject.toml
PyPIsentencepiecepyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 55

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 34 direkte und 21 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofilesdirekt
PyPIbs4direkt
PyPIcryptography42.0.7direkt
PyPIdecentra-visiondirekt
PyPIdecorddirekt
PyPIdropboxdirekt
PyPIfastapidirekt
PyPIgqldirekt
PyPIh5pydirekt
PyPIminiodirekt
PyPIngrokdirekt
PyPIopencv-python-headlessdirekt
PyPIpaho-mqttdirekt
PyPIpandasdirekt
PyPIpikadirekt
PyPIpyarrowdirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpymssqldirekt
PyPIpynvmldirekt
PyPIpyyamldirekt
PyPIratio1direkt
PyPIscikit-imagedirekt
PyPIscikit-learndirekt
PyPIseaborndirekt
PyPIsentencepiecedirekt
PyPIshapelydirekt
PyPItokenizersdirekt
PyPItorchdirekt
PyPItorchaudiodirekt
PyPItorchvisiondirekt
PyPItransformersdirekt
PyPIunidecodedirekt
PyPIuvicorndirekt
PyPIweb3direkt
PyPIaccelerate0.30.1indirekt
PyPIbitsandbytes0.43.1indirekt
PyPIflask1.0.2indirekt
PyPIgunicorn19.9.0indirekt
PyPIkmonitorindirekt
PyPImatplotlibindirekt
PyPInumpyindirekt
PyPInvidia-cudnn-cu12indirekt
PyPIonnxindirekt
PyPIonnxruntime-openvino1.17.1indirekt
PyPIonnxsimindirekt
PyPIopencv-pythonindirekt
PyPIopenvino2024.1.0indirekt
PyPIpillowindirekt
PyPIpip19.2indirekt
PyPIprotobuf5.28.3indirekt
PyPIpython-telegram-botindirekt
PyPIscipyindirekt
PyPItensorboardindirekt
PyPIthopindirekt
PyPItqdmindirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.15.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.