Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.26.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-22 03:23 UTC

Wacom-Developer / personal-knowledge-library

Library for accessing personal knowledge service.

PythonApache-2.0★ 3 Sterne⑂ 0 Forksseit März 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#knowledge-graph#wikidata#wikidata-api

Wacom-Developer/personal-knowledge-library erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (81/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (26/100). Zuletzt vor 11 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

60
gesamt / 100
Mittel

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.

60
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

WacomOrganisation
79 Follower38 öffentliche Reposseit Mai 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpersonal_knowledge_library4.3.3-76vor 11 Tagensemantic-knowledgeknowledge-graph

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 11 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 204 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year204
human_commit_share1
days_since_last_push11
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 63 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 24,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count63
latest_release_tagv4.3.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases24,3
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?

26Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars — 3 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars3
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Community-Gesundheit

50Mittel
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_badges—
has_contributingnein
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?

46Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

15Kritisch
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
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,993

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30PR-Annahme — keine entschiedenen Pull Requests oder keine Daten
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, PR-Annahme, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
13.7/25Reichweite des Inhabers — 79 Follower von Wacom-Developer
23.6/25Kontohistorie — 38 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers79
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginWacom-Developer
public_repos38
account_age_days2.974
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 11 Tagen
20/20Versionshistorie — 76 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespersonal_knowledge_library
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc
0/9.6Pre-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_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsknowledge-graph, wikidata, wikidata-api
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?

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
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
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 20 commit(s) and 0 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 — no SAST tool detected
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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, 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_packages26
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:personal_knowledge_library@4.3.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 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.

48Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
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—

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

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc
0/11Statische Typprüfung
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.2/55Handhabbare Dateigrößen — 3/91 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes106.475
source_files_sampled91
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 — samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirssamples
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

3GitHub-Sterne
2Mitwirkende
204Commits, letzte 12 Monate
11Tage seit letztem Push
63Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 3 ★ / 0 ⇿
3Sterne
12Releases

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.

12233312025-032025-072025-11
Major 1Minor 4Patch 7
OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-07-22 03:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 0 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
0SASTno SAST tool detected
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 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>3.13.3pyproject.toml
PyPIrequests(>=2.32.0, <3.0.0)pyproject.toml
PyPIPyJWT(>=2.10.1,<3.0.0)pyproject.toml
PyPItqdm>=4.65.0pyproject.toml
PyPIrdflib>=7.1.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.0pyproject.toml
PyPIcertifi—pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.3.0pyproject.toml
PyPIloguru==0.7.3pyproject.toml
PyPIurllib3(>=2.6.3,<3.0.0)pyproject.toml
PyPItypes-requests(>=2.32.4.20260107,<3.0.0.0)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 87

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 76 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.14.1direkt
PyPIcachetools7.1.4direkt
PyPIcertifi2026.6.17direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIrdflib7.6.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPItqdm4.68.4direkt
PyPItypes-requests2.33.0.20260518direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIaiodns4.0.4indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.6.0indirekt
PyPIbitarray3.8.2indirekt
PyPIbitstring4.4.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.1indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfaker18.9.0indirekt
PyPIfilelock3.29.7indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.2.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpdoc30.11.6indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf3.20.3indirekt
PyPIpycares5.0.1indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint4.0.6indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-api1.10.1indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-env1.6.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.4indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItibs0.5.7indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItox4.56.4indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIuniversal-ink-library2.1.1indirekt
PyPIvarint1.0.2indirekt
PyPIvirtualenv21.6.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:personal_knowledge_library@4.3.3 zieht 26 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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