Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-18 17:51 UTC

allenai / allennlp-semparse

A framework for building semantic parsers (including neural module networks) with AllenNLP, built by the authors of AllenNLP

PythonApache-2.0★ 109 Sterne⑂ 25 Forksseit Aug. 2019archiviertAuf GitHub ansehen ↗

allenai/allennlp-semparse erreicht einen Gesundheitsindex von 17 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (62/100) ab, am schwächsten bei Vitality (18/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

17
gesamt / 100
Kritisch

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.

17
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 45 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 42 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ai2Organisation
5.083 Follower592 öffentliche Reposseit Okt. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIallennlp_semparse0.0.4765vor 1713 Tagenallennlpnlpdeeplearningmachinereadingsemanticparsingparsers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

18Kritisch · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1.653 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share0,944
days_since_last_push1.653
active_weeks_last_year0
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 5 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.713 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 134 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count5
latest_release_tagv0.0.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.713
mean_days_between_releases134
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?

43Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
33/60Stars — 109 Stars
11.5/25Forks — 25 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks25
stars109
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/80Downloads pro Monat — 76 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesallennlp_semparse
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads76
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 57 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,569
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/42Issue-Lösungsquote — 60 % der Issues geschlossen
15.7/30PR-Annahme — 22/42 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs22
open_issues6
closed_issues9
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,6
closed_unmerged_prs20
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 Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 5.083 Follower von allenai
25/25Kontohistorie — 592 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers5.083
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginallenai
public_repos592
account_age_days4.754
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.713 Tagen
20/20Versionshistorie — 5 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesallennlp_semparse
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.713

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

62Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsallennlp, nlp, semantic-parsers
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

39Schwach · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0/2.5CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — project is archived
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 11 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
15.4/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: nltk 3.10.3 (high 7.0)
3.4/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 4 betroffen: torch 1.12.1 (critical 9.8), transformers 4.20.1 (critical 9.6), protobuf 3.20.3 (high 7.5), +1 weitere
21.9/40Keine offenen Advisories — 4 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 1.422 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories91
affected_packages5
assessed_packages97
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 2, moderate 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:allennlp_semparse@0.0.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 97 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.

41Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
19.9/40Lesbare Commit-Historie — 19 von 51 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,373
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 54
8/8Automatisierte Wartung — 3 der letzten 54 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,056
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 1/156 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes60.560
source_files_sampled156
oversized_source_files1

Eckdaten

109GitHub-Sterne
9Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
1.653Tage seit letztem Push
5Releases
1Bus-Faktor
6offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 25 ⇿
0Sterne
25Forks
5Releases

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.

048121620242422019-082022-122026-04
Major 0Minor 0Patch 4

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9Gesamtwert

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 · 2026-10-18 17:51 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
0CI-Tests0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Abhängigkeits-Advisories 5

Die Installation von pypi:allennlp_semparse@0.0.4 zieht 97 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 5 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
torch1.12.1indirektkritisch302.13.0
transformers4.20.1indirektkritisch525.10.0
nltk3.10.3direkthoch1—
protobuf3.20.3indirekthoch46.33.5
filelock3.7.1indirektmittel43.20.3

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 Statistiken — PyPI.