Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.30.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 18:12 UTC

Textualize / rich

Rich is a Python library for rich text and beautiful formatting in the terminal.

PythonMIT★ 57.002 Sterne⑂ 2.280 Forksseit Nov. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#python#python3#python-library#terminal#terminal-color#markdown#tables#syntax-highlighting#ansi-colors#progress-bar-python#progress-bar#traceback#rich#tracebacks-rich#emoji#tui

Textualize/rich erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (97/100) ab, am schwächsten bei Vitality (64/100). Zuletzt vor 42 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TextualizeOrganisation
2.363 Follower33 öffentliche Reposseit Okt. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIrich15.0.0592.951.204207vor 114 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

64Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 42 Tagen
11.8/36Commit-Rhythmus — 17/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 177 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year177
human_commit_share0,98
days_since_last_push42
active_weeks_last_year17

Release-Disziplin

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 114 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 58,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv15.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release114
mean_days_between_releases58,4
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?

97Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 57.002 Stars
25/25Forks — 2.280 Forks
15/15Watcher — 526 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.280
stars57.002
watchers526
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 592.951.204 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesrich
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads592.951.204
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 51 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,758

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
35.6/42Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
19/30PR-Annahme — 869/1.369 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs869
open_issues232
closed_issues1.286
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,847
closed_unmerged_prs500
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.3/25Reichweite des Inhabers — 2.363 Follower von Textualize
20.7/25Kontohistorie — 33 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.363
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginTextualize
public_repos33
account_age_days1.740
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 114 Tagen
20/20Versionshistorie — 207 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesrich
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish114

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

94Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
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://rich.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 16 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, python3, python-library, terminal, terminal-color, markdown, tables, syntax-highlighting, ansi-colors, progress-bar-python, progress-bar, traceback, rich, tracebacks-rich, emoji, tui
has_wikija
homepagehttps://rich.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://rich.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

69Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 51 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
3/7.5Maintained — 2 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
0/5Packaging — keine Daten
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,1
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_packages3
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:rich@15.0.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 3 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.

65Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
14.1/40Lesbare Commit-Historie — 26 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,265
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11Statische Typprüfung — rich/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsrich/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (rich/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 3/213 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes140.235
source_files_sampled213
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

57.002GitHub-Sterne
99Mitwirkende
177Commits, letzte 12 Monate
42Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
232offene 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 ★ / 2.280 ⇿
0Sterne
2.280Forks
34Releases

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.

1.2001.4001.6001.8002.0002.2002.4002.280212023-012024-102026-08
Major 2Minor 12Patch 20

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1Gesamtwert

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 · 2026-08-04 18:11 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
8CI-Tests6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 51 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained2 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpygments^2.13.0pyproject.toml
PyPIipywidgets>=7.5.1,<9pyproject.toml
PyPImarkdown-it-py>=2.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 53

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 50 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIipywidgets8.1.7direkt
PyPImarkdown-it-py3.0.0direkt
PyPIpygments2.19.2direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIattrs21.4.0indirekt
PyPIbackcall0.2.0indirekt
PyPIblack22.12.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.6.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.16.1indirekt
PyPIidentify2.6.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIipython8.12.3indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy1.14.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpickleshare0.7.5indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpre-commit2.21.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpytest7.4.4indirekt
PyPIpytest-cov3.0.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIsphinx8.2.3indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItyping-extensions4.13.2indirekt
PyPIvirtualenv20.34.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.14indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:rich@15.0.0 zieht 3 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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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.30.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.