Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.13.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 14:59 UTC

angr / angr-management

The official angr GUI.

PythonBSD-2-Clause★ 1.157 Sterne⑂ 130 Forksseit Aug. 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#angr#hacktoberfest#program-analysis

angr/angr-management erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (42/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

angrOrganisation
525 Follower55 öffentliche Reposseit Mai 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIangr-management9.3.0-318vor 3 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 399 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year399
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 65 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count65
latest_release_tagnightly
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases7,4

Community & Verbreitung

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

63Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.7/60Stars — 1.157 Stars
17.6/25Forks — 130 Forks
8/15Watcher — 28 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks130
stars1.157
watchers28
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-2-Clause)
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?

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 29 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 56 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled56
top_contributor_share0,287

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
23.6/42Issue-Lösungsquote — 56 % der Issues geschlossen
29.2/30PR-Annahme — 1.127/1.159 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/23 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.127
open_issues230
closed_issues295
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,562
closed_unmerged_prs32
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

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
19.6/25Reichweite des Inhabers — 525 Follower von angr
24.7/25Kontohistorie — 55 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers525
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginangr
public_repos55
account_age_days4.077
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 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 318 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesangr-management
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
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-Site — https://docs.angr.io/projects/angr-management/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsangr, hacktoberfest, program-analysis
has_wikija
homepagehttps://docs.angr.io/projects/angr-management/en/latest/
docs_sitehttps://docs.angr.io/projects/angr-management/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

48Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.5/2.5CI-Tests — 16 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 11/23 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
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 — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. 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.

42Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 2/309 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes117.835
source_files_sampled309
oversized_source_files2

Eckdaten

1.157GitHub-Sterne
56Mitwirkende
399Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
65Releases
3Bus-Faktor
230offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-07-18 14:59 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
6CI-Tests16 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 11/23 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 16
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIPySide6-Essentials>=6.4.2,!=6.7.0pyproject.toml
PyPIPySide6-QtAds>=4.2.1pyproject.toml
PyPIQtAwesome==1.4.0pyproject.toml
PyPIQtPy—pyproject.toml
PyPIangr==9.3.1.dev0pyproject.toml
PyPIbidict—pyproject.toml
PyPIcle==9.3.1.dev0pyproject.toml
PyPIipython—pyproject.toml
PyPIpyqodeng>=0.0.10pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPItomlkit—pyproject.toml
PyPIpyobjc-framework-Cocoa—pyproject.toml
PyPIthefuzz—pyproject.toml
PyPIbinsync==5.7.11pyproject.toml
PyPIrpyc—pyproject.toml
PyPIqtconsole—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 23

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 6 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIangr—direkt
PyPIangr9.3.1.dev0direkt
PyPIbidict—direkt
PyPIbinsync5.7.11direkt
PyPIcle9.3.1.dev0direkt
PyPIipython—direkt
PyPIpyobjc-framework-cocoa—direkt
PyPIpyqodeng—direkt
PyPIpyside6-essentials—direkt
PyPIpyside6-qtads—direkt
PyPIqtawesome1.4.0direkt
PyPIqtconsole—direkt
PyPIqtpy—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrpyc—direkt
PyPIthefuzz—direkt
PyPItomlkit—direkt
PyPIfuro—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPIpyinstaller—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
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 v0.13.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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