Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 23:17 UTC

aristanetworks / anta

What do you call an ant with frogs legs?

PythonApache-2.0★ 86 Sterne⑂ 42 Forksseit Feb. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#test-automation#arista#arista-networks#arista-automation#network-automation#pytest#network-testing#network-validation#network-verification#nrfu#network-test#anta#network-test-automation#automation

aristanetworks/anta erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (94/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (53/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen 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

Arista NetworksOrganisation
740 Follower177 öffentliche Reposseit März 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIanta1.9.0-23vor 1 Tagtestantaaristanetworkautomationnetworkingdevopsnetdevops

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

94Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
31.8/36Commit-Rhythmus — 46/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 234 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year234
human_commit_share—
days_since_last_push1
active_weeks_last_year46

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 26 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 84,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count26
latest_release_tagv1.9.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases84,9
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?

53Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
31.3/60Stars — 86 Stars
13.4/25Forks — 42 Forks
5.6/15Watcher — 11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks42
stars86
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

91Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 22 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 30 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled30
top_contributor_share0,221

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.9/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
28.3/30PR-Annahme — 1.063/1.125 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.063
open_issues63
closed_issues371
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,855
closed_unmerged_prs62
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

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
20.6/25Reichweite des Inhabers — 740 Follower von aristanetworks
25/25Kontohistorie — 177 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers740
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginaristanetworks
public_repos177
account_age_days5.587
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 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 23 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesanta
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/aristanetworks/admin/blob/main/CONTRIBUTING.md
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstest-automation, arista, arista-networks, arista-automation, network-automation, pytest, network-testing, network-validation, network-verification, nrfu, network-test, anta, network-test-automation, automation
has_wikinein
homepagehttps://github.com/aristanetworks/admin/blob/main/CONTRIBUTING.md
docs_sitehttps://github.com/aristanetworks/admin/blob/main/CONTRIBUTING.md
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. 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.

56Mittel · 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)

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — anta/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configsanta/py.typed
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

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (anta/py.typed)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 6/232 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes304.024
source_files_sampled232
oversized_source_files6

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 — examples
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

86GitHub-Sterne
30Mitwirkende
234Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
26Releases
4Bus-Faktor
63offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 7.4 / 10
7.4Gesamtwert

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 · 2026-07-17 23:16 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 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
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
PyPIasyncssh>=2.16pyproject.toml
PyPIcvprac>=1.3.1pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIJinja2>=3.1.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7pyproject.toml
PyPIpydantic-extra-types>=2.3.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.6.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.5.2,<16pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.12pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 39

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 28 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIasyncssh—direkt
PyPIcvprac—direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic-extra-types—direkt
PyPIpydantic-settings—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrich—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIbumpver—indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIcodespell—indirekt
PyPIgriffe—indirekt
PyPIgriffe-warnings-deprecated—indirekt
PyPImarkdown—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-autorefs—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-material-extensions—indirekt
PyPImkdocstrings—indirekt
PyPImkdocstrings-python—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpylint—indirekt
PyPIpylint-pydantic—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-codspeed—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-html—indirekt
PyPIpytest-httpx—indirekt
PyPIpytest-metadata—indirekt
PyPIrespx—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPIyamllint—indirekt
PyPIzensical0.0.47indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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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 v0.12.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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