Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 21:26 UTC

aio-libs / aiosmtpd

A reimplementation of the Python stdlib smtpd.py based on asyncio.

PythonApache-2.0★ 373 Sterne⑂ 104 Forksseit Juli 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

aio-libs/aiosmtpd erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (82/100) ab, am schwächsten bei Security (47/100). Zuletzt vor 15 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

34
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

aio-libsOrganisation
1.212 Follower68 öffentliche Reposseit März 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaiosmtpd1.4.61.945.60326vor 831 Tagenemailsmtpdsmtp

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

54Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 15 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus7/52 Wochen mit Commits
13.9/18Commit-Volumen34 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained14 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year34
human_commit_share0,28
days_since_last_push15
active_weeks_last_year7
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus16 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätletztes Release vor 831 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 131,5 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count16
latest_release_tagv1.4.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release831
mean_days_between_releases131,5

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
41.7/60Stars373 Stars
16.8/25Forks104 Forks
4.7/15Watcher8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks104
stars373
watchers8
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)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.945.603 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiosmtpd
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.945.603
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?

70Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.9/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 38 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden38 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled38
top_contributor_share0,382
Wie die Bewertung erfolgt
25.7/42Issue-Lösungsquote61 % der Issues geschlossen
23.5/30PR-Annahme292/372 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs292
open_issues79
closed_issues125
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,613
closed_unmerged_prs80
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
22.2/25Reichweite des Inhabers1.212 Follower von aio-libs
25/25Kontohistorie68 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.212
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginaio-libs
public_repos68
account_age_days4.539
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 831 Tagen
20/20Versionshistorie26 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiosmtpd
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish831

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-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_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://aiosmtpd.aio-libs.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsasyncio, smtp, smtp-server, lmtp, smtpd, mta, smtp-mta, mail-mta, email, python
has_wikija
homepagehttps://aiosmtpd.aio-libs.org
docs_sitehttps://aiosmtpd.aio-libs.org
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

34Gefährdet
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
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained14 commit(s) and 3 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
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
6/7.5Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,7
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier50
security_posture_after_multiplier38
security_posture_before_jurisdiction77
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
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:aiosmtpd@1.4.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 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.

67Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie26 von 28 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,929
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehlaiosmtpd/docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung.mypy.ini, aiosmtpd/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung72 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
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_filesaiosmtpd/docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs.mypy.ini, aiosmtpd/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,72
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (.mypy.ini, aiosmtpd/py.typed)
52.1/55Handhabbare Dateigrößen2/38 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes75.058
source_files_sampled38
oversized_source_files2
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples
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

373GitHub-Sterne
38Mitwirkende
34Commits, letzte 12 Monate
15Tage seit letztem Push
16Releases
2Bus-Faktor
79offene 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 ★ / 104 ⇿
0Sterne
104Forks
16Releases

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.

02040608010012010132016-072021-072026-07
Major 0Minor 2Patch 12

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.7 / 10
7.7Gesamtwert

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 · 2026-08-27 21:25 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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained14 commit(s) and 3 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
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIatpublicsetup.cfg
PyPIattrssetup.cfg
Alle Abhängigkeiten 31

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 29 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIatpublic5.0direkt
PyPIattrs24.2.0direkt
PyPIargon2-cffiindirekt
PyPIcheck-manifest0.50indirekt
PyPIcoverage7.8.0indirekt
PyPIdnspythonindirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIflake87.1.1indirekt
PyPIflake8-20201.8.1indirekt
PyPIflake8-annotations-complexity0.0.8indirekt
PyPIflake8-bandit4.1.1indirekt
PyPIflake8-bugbear24.8.19indirekt
PyPIflake8-builtins3.1.0indirekt
PyPIflake8-comprehensions3.16.0indirekt
PyPIflake8-copyright0.2.4indirekt
PyPIflake8-import-order0.19.2indirekt
PyPIflake8-pytest-style2.0.0indirekt
PyPIflake8-requirements2.3.0indirekt
PyPIflake8-simplify0.21.0indirekt
PyPImypy1.10.1indirekt
PyPIpytest8.3.4indirekt
PyPIpytest-cov6.1.1indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsphinx8.2.0indirekt
PyPIsphinx-autofixture0.4.0indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.1indirekt
PyPItoxindirekt
PyPItrustme1.2.1indirekt
PyPItypes-colorama0.4.15.20240311indirekt
PyPItypes-docutils0.21.0.20241005indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:aiosmtpd@1.4.6 zieht 2 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 StatistikenPyPI.