Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 13:55 UTC

TauricResearch / TradingAgents

TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework

PythonApache-2.0★ 106.904 Sterne⑂ 20.420 Forksseit Dez. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

TauricResearch/TradingAgents erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (89/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (44/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
gesamt / 100
Exzellent

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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tauric ResearchOrganisation
3.789 Follower3 öffentliche Reposseit Dez. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItradingagentsverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.7.03.28414vor 118 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

89Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 238 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year238
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 16 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 26 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count9
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases26
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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 106.904 Stars
25/25Forks — 20.420 Forks
15/15Watcher — 802 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks20.420
stars106.904
watchers802
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

44Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 81 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 20 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled20
top_contributor_share0,806
Wie die Bewertung erfolgt
27.4/42Issue-Lösungsquote — 65 % der Issues geschlossen
1.4/30PR-Annahme — 30/641 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs30
open_issues168
closed_issues316
prs_merged_7d0
prs_decided_7d38
prs_merged_30d3
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,653
closed_unmerged_prs611
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d10
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 3.789 Follower von TauricResearch
7.8/25Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.789
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginTauricResearch
public_repos3
account_age_days629

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://arxiv.org/pdf/2412.20138
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent, finance, llm, multiagent, trading
has_wikija
homepagehttps://arxiv.org/pdf/2412.20138
docs_sitehttps://arxiv.org/pdf/2412.20138
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex
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
2.5/2.5CI-Tests — 3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 6 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages155
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:tradingagents@0.7.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 155 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/145 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes56.933
source_files_sampled145
oversized_source_files0

Eckdaten

106.904GitHub-Sterne
20Mitwirkende
238Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
9Releases
1Bus-Faktor
168offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 45 authors (cap 12)
  • pypi package 'tradingagents' points at a different repository (https://github.com/Mai0313/tradingagents); excluded from ecosystem scoring
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 20.420 ⇿
0Sterne
20.420Forks
1Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

19.00019.50020.00020.50020.4201022026-082026-092026-09
Major 0Minor 1Patch 0
OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-16 13:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 22
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIlangchain-core>=0.3.81pyproject.toml
PyPIbacktrader>=1.9.78.123pyproject.toml
PyPIlangchain-anthropic>=0.3.15pyproject.toml
PyPIlangchain-experimental>=0.3.4pyproject.toml
PyPIlangchain-google-genai>=4.0.0pyproject.toml
PyPIlangchain-openai>=0.3.23pyproject.toml
PyPIlanggraph>=0.4.8pyproject.toml
PyPIlanggraph-checkpoint-sqlite>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.0pyproject.toml
PyPIparsel>=1.10.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpytz>=2025.2pyproject.toml
PyPIquestionary>=2.1.0pyproject.toml
PyPIredis>=6.2.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.4pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.21.0pyproject.toml
PyPIsetuptools>=80.9.0pyproject.toml
PyPIstockstats>=0.6.5pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.14.0pyproject.toml
PyPIyfinance>=1.4.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tradingagents@0.7.0 zieht 155 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.

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.