Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.11.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 04:24 UTC

VirtusLab / git-machete

Probably the sharpest git repository organizer & rebase/merge workflow automation tool you've ever seen

PythonMIT★ 1.125 Sterne⑂ 65 Forksseit Feb. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#git#cli#rebase#merge

VirtusLab/git-machete erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (53/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

VirtusLabOrganisation
144 Follower194 öffentliche Reposseit Aug. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIgit-machete3.44.1-146vor 9 Tagengit

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 288 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year288
human_commit_share—
days_since_last_push2
active_weeks_last_year51

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 17,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.44.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases17,6
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.5/60Stars — 1.125 Stars
15.1/25Forks — 65 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks65
stars1.125
watchers4
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_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 61 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 40 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled40
top_contributor_share0,614

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
27.7/30PR-Annahme — 1.095/1.184 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.095
open_issues46
closed_issues503
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,916
closed_unmerged_prs89
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
15.5/25Reichweite des Inhabers — 144 Follower von VirtusLab
25/25Kontohistorie — 194 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers144
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginVirtusLab
public_repos194
account_age_days4.706
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 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 146 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgit-machete
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

66Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
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 — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgit, cli, rebase, merge
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?

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 26 out of 26 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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 — keine Daten
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes6.862
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini)
53.1/55Handhabbare Dateigrößen — 4/116 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes114.718
source_files_sampled116
oversized_source_files4

Eckdaten

1.125GitHub-Sterne
40Mitwirkende
288Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
46offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-07-17 04:24 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
10CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 46

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 46 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIautoflake2.3.3indirekt
PyPIautopep82.3.2indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcoverage6.2indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcoverage7.2.7indirekt
PyPIcoverage7.6.1indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-plugin-utils1.3.3indirekt
PyPIflake8-unused-arguments0.0.14indirekt
PyPIflake8-use-fstring1.4indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPImypy0.971indirekt
PyPImypy1.14.1indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy1.4.1indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpylint4.0.6indirekt
PyPIpytest7.0.1indirekt
PyPIpytest7.4.4indirekt
PyPIpytest8.3.5indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-clarity1.0.1indirekt
PyPIpytest-cov4.0.0indirekt
PyPIpytest-cov4.1.0indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.11.1indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-mock3.6.1indirekt
PyPIpytest-xdist2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.5.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.6.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-book-theme1.2.0indirekt
PyPItox4.56.1indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItypos1.48.0indirekt
PyPIvulture2.16indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit VirtusLab/git-machete teilen. Nebeneinander lesen →

98cli/cliGitHub’s official command line toolAußergewöhnlich96usebruno/brunoOpensource IDE For Exploring and Testing API's (lightweight alternative to Postman/Insomnia)Außergewöhnlich96jesseduffield/lazygitsimple terminal UI for git commandsAußergewöhnlich96GitoxideLabs/gitoxideAn idiomatic, lean, fast & safe pure Rust implementation of GitAußergewöhnlich96conventional-changelog/commitlint📓 Lint commit messagesAußergewöhnlich94avivsinai/bitbucket-cliBitbucket CLI with gh-like ergonomicsAußergewöhnlich

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 v0.11.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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