Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-13 21:04 UTC

artefactual-labs / pygfried

pygfried is a CPython extension that brings Siegfried, the Go-based signature file format identification tool, to Python.

Go · Python · CApache-2.0★ 7 Sterne⑂ 1 Forkseit Dez. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#code4lib#digital-preservation#format-identification#pronom#siegfried#python

artefactual-labs/pygfried erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (77/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (43/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

73
gesamt / 100
Gut

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.

73
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 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Artefactual LabOrganisation
29 Follower148 öffentliche Reposseit Apr. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
Gogithub.com/artefactual-labs/pygfriedv0.17.0-21vor 48 Tagen
PyPIpygfried0.17.055221vor 48 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
12.7/18Commit-Volumen — 25 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 16 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year25
human_commit_share0,86
days_since_last_push4
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 48 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 45,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv0.17.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release48
mean_days_between_releases45,8
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

Popularität & Verbreitung

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/60Stars — 7 Stars
0/25Forks — 1 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars7
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
36.6/80Downloads pro Monat — 552 Downloads/Monat über go, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgithub.com/artefactual-labs/pygfried, pygfried
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads552
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 25/30 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs25
open_issues0
closed_issues7
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs5
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
10.6/25Reichweite des Inhabers — 29 Follower von artefactual-labs
25/25Kontohistorie — 148 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers29
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginartefactual-labs
public_repos148
account_age_days4.174

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf go, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 48 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgithub.com/artefactual-labs/pygfried, pygfried
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish48

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

69Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscode4lib, digital-preservation, format-identification, pronom, siegfried, python
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.2/2.5CI-Tests — 17 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 16 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories3
affected_packages2
assessed_packages56
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1, unknown 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. 56 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
5.4/40Lesbare Commit-Historie — 5 von 49 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,102
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — go.mod (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — pygfried/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 57
8/8Automatisierte Wartung — 8 der letzten 57 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesgo.sum, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languageja
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspygfried/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifestsgo.mod
dependency_bot_commit_share0,14

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — Go (statisch typisiert)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/14 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageGo
largest_source_bytes14.323
source_files_sampled14
oversized_source_files0

Eckdaten

7GitHub-Sterne
1Mitwirkende
25Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
Go, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 · 2026-09-13 21:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests17 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained16 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
Gogithub.com/richardlehane/siegfriedv1.11.6go.mod
Gogolang.org/x/syncv0.22.0go.mod
Gogotest.tools/v3v3.5.2go.mod
Alle Abhängigkeiten 56

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 53 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Gogithub.com/richardlehane/siegfriedv1.11.6direkt
Gogolang.org/x/syncv0.22.0direkt
Gogotest.tools/v3v3.5.2direkt
Gogithub.com/google/go-cmpv0.7.0indirekt
Gogithub.com/richardlehane/characterizev1.0.0indirekt
Gogithub.com/richardlehane/matchv1.0.5indirekt
Gogithub.com/richardlehane/mscfbv1.0.7indirekt
Gogithub.com/richardlehane/msolepsv1.0.6indirekt
Gogithub.com/richardlehane/xmldetectv1.0.2indirekt
Gogithub.com/ross-spencer/spargov0.4.1indirekt
Gogithub.com/ross-spencer/wikiprovv1.0.0indirekt
Gogolang.org/x/imagev0.44.0indirekt
Gogolang.org/x/sysv0.47.0indirekt
Gogolang.org/x/textv0.40.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPInh30.3.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 56 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
cryptography49.0.0indirektmittel250.0.0
golang.org/x/imagev0.44.0indirektunbekannt10.45.0

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