Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-02 19:47 UTC

SectorLabs / django-postgres-extra

Bringing all of PostgreSQL's awesomeness to Django.

PythonMIT★ 764 Sterne⑂ 115 Forksseit Feb. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#django#postgresql#extra#hstore#ltree

SectorLabs/django-postgres-extra erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (77/100) ab, am schwächsten bei Security (43/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

71
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.

71
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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Sector LabsOrganisation
81 Follower174 öffentliche Reposseit Sept. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdjango-postgres-extra2.0.9390.54484vor 448 Tagendjangopostgresextrahstoreltree

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

63Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
10.6/18Commit-Volumen — 14 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year14
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 59 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 140,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count59
latest_release_tagv3.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases140,1
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?

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
46.8/60Stars — 764 Stars
17.1/25Forks — 115 Forks
8.8/15Watcher — 39 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks115
stars764
watchers39
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, coveralls.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
74.6/80Downloads pro Monat — 390.544 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdjango-postgres-extra
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads390.544
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?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 49 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled49
top_contributor_share0,865

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30.8/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
18.8/30PR-Annahme — 84/134 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/28 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs84
open_issues40
closed_issues110
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,733
closed_unmerged_prs50
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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
13.8/25Reichweite des Inhabers — 81 Follower von SectorLabs
25/25Kontohistorie — 174 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers81
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginSectorLabs
public_repos174
account_age_days3.662

Paketpflege

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
14/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 448 Tagen
20/20Versionshistorie — 84 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdjango-postgres-extra
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish448

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8], [isort]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdjango, postgresql, extra, hstore, ltree
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

43Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.5/2.5CI-Tests — 3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 3/28 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 37 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate2,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. 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_packages5
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:django-postgres-extra@2.0.9 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

54Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

12Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
11.7/40Lesbare Commit-Historie — 22 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,22
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8], [isort]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — psqlextra/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspsqlextra/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (psqlextra/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/145 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes41.905
source_files_sampled145
oversized_source_files0

Eckdaten

764GitHub-Sterne
49Mitwirkende
14Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
59Releases
1Bus-Faktor
40offene 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 ★ / 115 ⇿
0Sterne
115Forks
49Releases

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.

02040608010012011332017-072021-122026-07
Major 0Minor 0Patch 8

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.9 / 10
2.9Gesamtwert

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 · 2026-10-02 19:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
6CI-Tests3 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/28 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities37 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIDjango>=2.0,<6.0pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.0,<=3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 104

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 102 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdjango5.2.13direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIasgiref3.11.1indirekt
PyPIautoflake2.3.1indirekt
PyPIautopep82.3.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIblack22.3.0indirekt
PyPIbuild0.7.0indirekt
PyPIcachetools7.0.6indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIchardet7.4.3indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.8.2indirekt
PyPIcoveralls4.0.1indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdjango-stubs4.2.7indirekt
PyPIdjango-stubs-ext6.0.3indirekt
PyPIdocformatter1.7.7indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflake87.2.0indirekt
PyPIfreezegun1.5.2indirekt
PyPIidna3.12indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisort6.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImore-itertools11.0.2indirekt
PyPImypy1.16.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.4indirekt
PyPIpackaging26.1indirekt
PyPIpastel0.2.1indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpep5170.13.1indirekt
PyPIpkginfo1.12.1.2indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpoethepoet0.34.0indirekt
PyPIpsycopg22.9.10indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpycodestyle2.13.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyflakes3.3.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.10.0indirekt
PyPIpytest8.4.0indirekt
PyPIpytest-benchmark5.1.0indirekt
PyPIpytest-cov6.1.1indirekt
PyPIpytest-django4.11.1indirekt
PyPIpython-discovery1.2.2indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsphinx8.2.3indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlparse0.5.5indirekt
PyPIsyrupy4.9.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItox4.26.0indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItwine3.7.1indirekt
PyPItypes-dj-database-url1.3.0.4indirekt
PyPItypes-psycopg22.9.21.20250516indirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20250516indirekt
PyPItypes-pytz2026.1.1.20260408indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260408indirekt
PyPItyping-extensions4.14.0indirekt
PyPItzdata2026.1indirekt
PyPIuntokenize0.1.1indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv21.2.4indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:django-postgres-extra@2.0.9 zieht 5 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

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