Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-07 06:35 UTC

artheras / aria-code

Terminal-first AI financial agent — runs fully offline via Ollama, 19+ cloud LLM providers, live market data, and a built-in quant research engine.

PythonApache-2.0★ 5 Sterne⑂ 1 Forkseit Juni 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-agent#backtesting#cli#fintech#llm#mcp#offline-first#ollama#quantitative-finance#terminal

artheras/aria-code erreicht einen Gesundheitsindex von 62 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (82/100) ab, am schwächsten bei Security (30/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

62
gesamt / 100
Mittel

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.

62
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 58 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 62 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ArtheraOrganisation
4 Follower3 öffentliche Reposseit Juni 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaria-codeverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet4.4.23.19458vor 40 Tagenaillmcoding-agentcode-reviewproduct-reviewterminalclifinance
npm@artheras/aria-code0.99.03.71451vor 0 Tagenaillmfinancetradingterminalclistocksquantitativeollamainvestmentquantlogistics3plstablecoin

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 685 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year685
human_commit_share0,79
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 52 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count52
latest_release_tagv0.99.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,1

Community & Verbreitung

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

46Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9.8/60Stars — 5 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars5
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.6/80Downloads pro Monat — 3.714 Downloads/Monat über npm
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packages@artheras/aria-code
dependents—
ecosystemsnpm
total_downloads—
monthly_downloads3.714
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?

45Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

15Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 90 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,9

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — 0 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme — 129/129 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs129
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d60
prs_decided_7d60
prs_merged_30d60
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs0
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

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
5/25Reichweite des Inhabers — 4 Follower von artheras
5/25Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers4
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginartheras
public_repos3
account_age_days108

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf npm
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 51 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packages@artheras/aria-code
ecosystemsnpm
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-agent, backtesting, cli, fintech, llm, mcp, offline-first, ollama, quantitative-finance, terminal
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

30Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsnpm/package.json, pyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_confignein

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.

68Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 79 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 41 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0,41
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 21/809 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes237.943
source_files_sampled809
oversized_source_files21

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

5GitHub-Sterne
2Mitwirkende
685Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
52Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'aria-code' points at a different repository (https://github.com/artherahq/aria-code); excluded from ecosystem scoring
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code 0; Skipping github.com/artheras/aria-code: run: RepoClient.LocalPath: error during tarballHandler.setup: internal error: handler.httpClient.Do: Get "https://codeload.github.com/artheras/aria-code/legacy.tar.gz/refs/heads/main": internal error: innerTransport.RoundTrip: internal error: innerTransport.RoundTrip: error in HTTP: dial tcp 140.82.121.9:443: i/o timeout); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 19
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIgoogle-genai>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.9.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0.43pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIPyJWT>=2.8.0pyproject.toml
PyPIaiofiles>=23.2.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=12.0pyproject.toml
PyPIapscheduler>=3.10.0pyproject.toml
PyPIddgs>=9.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.0pyproject.toml
PyPIpandas_ta>=0.4.67b0pyproject.toml
PyPIyfinance>=0.2.55pyproject.toml
PyPIpyobjc-framework-WebKit>=10.0pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.6pyproject.toml
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

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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