Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-06 03:48 UTC

agentscope-ai / ReMe

ReMe: Memory Management Kit for Agents - Remember Me, Refine Me.

PythonApache-2.0★ 3.268 Sterne⑂ 282 Forksseit Aug. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

agentscope-ai/ReMe erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (60/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AgentScope-AIOrganisation
3.270 Follower21 öffentliche Reposseit Mai 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIreme-ai0.4.1.4176.98876vor 0 Tagenllmmemoryagentagentscopeaimcpreme

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
32.5/36Commit-Rhythmus47/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen776 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year776
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year47

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus70 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 4,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tagv0.4.1.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases4,2
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?

73Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
57/60Stars3.268 Stars
20.4/25Forks282 Forks
7.1/15Watcher20 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks282
stars3.268
watchers20
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte 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_badges10
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
70/80Downloads pro Monat176.988 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesreme-ai
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads176.988
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.8/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 74 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden27 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,744
Wie die Bewertung erfolgt
36.5/42Issue-Lösungsquote87 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme230/277 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs230
open_issues16
closed_issues107
prs_merged_7d12
prs_decided_7d12
prs_merged_30d51
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,87
closed_unmerged_prs47
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers3.270 Follower von agentscope-ai
12.2/25Kontohistorie21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.270
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginagentscope-ai
public_repos21
account_age_days448
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie76 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesreme-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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-Sitehttps://docs.agentscope.io/reme
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagent, ai-agents, memory, reme, memoryscope, rag
has_wikija
homepagehttps://docs.agentscope.io/reme
docs_sitehttps://docs.agentscope.io/reme
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

65Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-ReviewFound 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories15
affected_packages1
assessed_packages2
unassessed_packages54
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 2 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 54 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie96 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,96
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.737
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency 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_share0,06
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.6/55Handhabbare Dateigrößen2/295 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes81.076
source_files_sampled295
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispielecookbook
Verwendete Eingangsdaten
example_dirscookbook
has_mcp_signalja
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

3.268GitHub-Sterne
27Mitwirkende
776Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
70Releases
1Bus-Faktor
16offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:reme-ai@0.4.1.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 282 ⇿
0Sterne
282Forks
69Releases

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.

050100150200250300282232024-092025-082026-08
Major 0Minor 0Patch 2

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6Gesamtwert

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 · 2026-08-06 03:48 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-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
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
10Maintained30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiofiles>=24.1.0pyproject.toml
PyPIcroniter>=2.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.135.1pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.1.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3pyproject.toml
PyPImistletoe>=1.5.1pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.6pyproject.toml
PyPIopenai>=2.26.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5pyproject.toml
PyPIpython-frontmatter>=1.1.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3pyproject.toml
PyPIrich>=14.3.3pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.41.0pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=1.1.1pyproject.toml
PyPIzstandard>=0.23.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 56

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 39 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofilesdirekt
PyPIcroniterdirekt
PyPIfastapidirekt
PyPIfastmcpdirekt
PyPIhttpxdirekt
PyPIlogurudirekt
PyPImistletoedirekt
PyPInumpydirekt
PyPIopenaidirekt
PyPIpsutildirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpython-frontmatterdirekt
PyPIpyyamldirekt
PyPIrichdirekt
PyPIuvicorndirekt
PyPIwatchfilesdirekt
PyPIzstandarddirekt
PyPIagentscope2.0.4.post1indirekt
PyPIautodoc-pydanticindirekt
PyPIclaude-agent-sdkindirekt
PyPIdashscopeindirekt
PyPIdingtalk-streamindirekt
PyPIelasticsearchindirekt
PyPIfaiss-cpuindirekt
PyPIfireindirekt
PyPIjiebaindirekt
PyPIllama-index0.10.45indirekt
PyPIllama-index-embeddings-dashscopeindirekt
PyPIllama-index-llms-dashscopeindirekt
PyPIllama-index-postprocessor-dashscope-rerank-customindirekt
PyPIllama-index-vector-stores-elasticsearchindirekt
PyPImyst-parserindirekt
PyPInbsphinxindirekt
PyPIneo4jindirekt
PyPInetworkxindirekt
PyPIopenai-codexindirekt
PyPIpillowindirekt
PyPIpolarsindirekt
PyPIpproxyindirekt
PyPIpre-commitindirekt
PyPIpyfigletindirekt
PyPIpypdfindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-asyncioindirekt
PyPIquestionaryindirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIrjiebaindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx-autobuildindirekt
PyPIsphinx-rtd-themeindirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaidindirekt
PyPItermcolorindirekt
PyPItiktokenindirekt
PyPItushareindirekt
PyPIzvecindirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 2 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 54 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
llama-index0.10.45indirektkritisch150.13.0

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.