Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 15:34 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
#decentralized-applications#edge-computing#orchestration#ratio1

Ratio1/naeural_core erreicht einen Gesundheitsindex von 45 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (70/100) ab, am schwächsten bei Security (10/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

45
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.

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

Eigentümerschaft

Ratio1.aiOrganisation
10 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_core7.7.3232.414288vor 24 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

56Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
28.4/36Commit-Rhythmus — 41/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 166 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year166
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41

Release-Disziplin

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/27Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — keine Releases
0/27Release-Rhythmus — keine Releases
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count0

Community & Verbreitung

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

32Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 1 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars1
watchers1
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_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.1/80Downloads pro Monat — 2.414 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnaeural_core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.414
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?

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

31Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 50 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,504

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — 0 % der Issues geschlossen
29/30PR-Annahme — 212/219 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_prs212
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs7
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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
7.5/25Reichweite des Inhabers — 10 Follower von Ratio1
15.4/25Kontohistorie — 46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers10
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginRatio1
public_repos46
account_age_days590

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 24 Tagen
20/20Versionshistorie — 288 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesnaeural_core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish24

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 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?

10Kritisch · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte 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.

Abhängigkeits-Advisories

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
12/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: cryptography 42.0.7 (high 8.2)
5.4/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: pyopenssl 25.1.0 (critical 9.8)
27.6/40Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 737 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories15
affected_packages2
assessed_packages148
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:naeural_core@7.7.323 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 148 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes44.108

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

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 7/651 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes132.971
source_files_sampled651
oversized_source_files7

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

1GitHub-Sterne
6Mitwirkende
166Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
0Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 34
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItorch—pyproject.toml
PyPItorchvision—pyproject.toml
PyPItorchaudio—pyproject.toml
PyPIpaho-mqtt>=1.6pyproject.toml
PyPIpika>=1.3pyproject.toml
PyPIpynvml>=11.4pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=15pyproject.toml
PyPIratio1>=3.5.50pyproject.toml
PyPIminio—pyproject.toml
PyPIgql—pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless—pyproject.toml
PyPIdecord—pyproject.toml
PyPIseaborn—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIshapely—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPIscikit-image—pyproject.toml
PyPIdropbox—pyproject.toml
PyPIpymssql—pyproject.toml
PyPIh5py—pyproject.toml
PyPIunidecode—pyproject.toml
PyPIcryptography==42.0.7pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIaiofiles—pyproject.toml
PyPIngrok—pyproject.toml
PyPIbs4—pyproject.toml
PyPIweb3—pyproject.toml
PyPIdecentra_vision—pyproject.toml
PyPItransformers>=4.38.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.14.1pyproject.toml
PyPIsentencepiece—pyproject.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
PyPIaiofiles—direkt
PyPIbs4—direkt
PyPIcryptography42.0.7direkt
PyPIdecentra-vision—direkt
PyPIdecord—direkt
PyPIdropbox—direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIgql—direkt
PyPIh5py—direkt
PyPIminio—direkt
PyPIngrok—direkt
PyPIopencv-python-headless—direkt
PyPIpaho-mqtt—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpika—direkt
PyPIpyarrow—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpymssql—direkt
PyPIpynvml—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIratio1—direkt
PyPIscikit-image—direkt
PyPIscikit-learn—direkt
PyPIseaborn—direkt
PyPIsentencepiece—direkt
PyPIshapely—direkt
PyPItokenizers—direkt
PyPItorch—direkt
PyPItorchaudio—direkt
PyPItorchvision—direkt
PyPItransformers—direkt
PyPIunidecode—direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIweb3—direkt
PyPIaccelerate0.30.1indirekt
PyPIbitsandbytes0.43.1indirekt
PyPIflask1.0.2indirekt
PyPIgunicorn19.9.0indirekt
PyPIkmonitor—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu12—indirekt
PyPIonnx—indirekt
PyPIonnxruntime-openvino1.17.1indirekt
PyPIonnxsim—indirekt
PyPIopencv-python—indirekt
PyPIopenvino2024.1.0indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpip19.2indirekt
PyPIprotobuf5.28.3indirekt
PyPIpython-telegram-bot—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPItensorboard—indirekt
PyPIthop—indirekt
PyPItqdm—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:naeural_core@7.7.323 zieht 148 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pyopenssl25.1.0indirektkritisch426.0.0
cryptography42.0.7direkthoch1149.0.0

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.