Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-08 14:46 UTC

Ruibin-Liu / MolDF

Super lightweight and fast mmCIF/PDB/MOL2 file parser into Pandas DataFrames and backwards writer.

PythonMIT★ 11 Sterne⑂ 2 Forksseit Jan. 2023Auf GitHub ansehen ↗

Ruibin-Liu/MolDF erreicht einen Gesundheitsindex von 41 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (1/100). Zuletzt vor 154 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

41
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.

41
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 44 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 41 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ruibin LiuPersönliches Konto
37 Follower51 öffentliche Reposseit Apr. 2014University of Maryland School of Pharmacy

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

31Gefährdet · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualität — letzter Push vor 154 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share0,91
days_since_last_push154
active_weeks_last_year0
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 30 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.064 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count30
latest_release_tagv0.7.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.064
mean_days_between_releases2,9

Community & Verbreitung

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

48Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/60Stars — 11 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars11
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

42Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,993
Wie die Bewertung erfolgt
14/42Issue-Lösungsquote — 33 % der Issues geschlossen
29/30PR-Annahme — 28/29 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_prs28
open_issues6
closed_issues3
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,333
closed_unmerged_prs1
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.4/25Reichweite des Inhabers — 37 Follower von Ruibin-Liu
24.5/25Kontohistorie — 51 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers37
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginRuibin-Liu
public_repos51
account_age_days4.520
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), 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://moldf.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbioinformatics, pandas, pdb-parser, mmcif, mol2, python, atomselection
has_wikija
homepagehttps://moldf.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://moldf.readthedocs.io/en/latest/
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 Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, pyproject.toml, requirements.txt, requirements_dev.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
7.6/40Lesbare Commit-Historie — 13 von 91 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,143
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — moldf/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmoldf/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (moldf/py.typed)
53.2/55Handhabbare Dateigrößen — 1/30 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes61.107
source_files_sampled30
oversized_source_files1

Eckdaten

11GitHub-Sterne
3Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
154Tage seit letztem Push
30Releases
1Bus-Faktor
6offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks

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.

111222212024-012024-042024-07
Alle Abhängigkeiten 15

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 15 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIblack—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPIisort—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItyping-extensions—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.

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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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.