Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 22:33 UTC

atlasacademy / fgo-game-data-api

HTTP API for FGO game data. Transform the raw game data into something a bit more manageable.

PythonAGPL-3.0★ 93 Sterne⑂ 17 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird
#fgo#fate-grand-order#python#fastapi#hacktoberfest

atlasacademy/fgo-game-data-api erreicht einen Gesundheitsindex von 57 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (68/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (31/100). Zuletzt vor 15 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

57
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.

57
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 55 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 57 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Atlas AcademyOrganisation
39 Follower46 öffentliche Reposseit Nov. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIfgo-api-types2026.8.30.8.55.572.471471vor 16 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

48Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 15 Tagen
23.5/36Commit-Rhythmus — 34/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 155 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_year155
human_commit_share0,89
days_since_last_push15
active_weeks_last_year34

Release-Disziplin

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/27Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — keine Releases
0/27Release-Rhythmus — keine Releases
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count0
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?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
31.9/60Stars — 93 Stars
10/25Forks — 17 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks17
stars93
watchers6
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 (AGPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.2/80Downloads pro Monat — 2.471 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfgo-api-types
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.471
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 72 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,718

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24.2/42Issue-Lösungsquote — 58 % der Issues geschlossen
21.6/30PR-Annahme — 18/25 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs18
open_issues11
closed_issues15
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,577
closed_unmerged_prs7
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
11.5/25Reichweite des Inhabers — 39 Follower von atlasacademy
24.2/25Kontohistorie — 46 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers39
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginatlasacademy
public_repos46
account_age_days2.850

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 16 Tagen
20/20Versionshistorie — 471 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfgo-api-types
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish16

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

68Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 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

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://api.atlasacademy.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsfgo, fate-grand-order, python, fastapi, hacktoberfest
has_wikija
homepagehttps://api.atlasacademy.io
docs_sitehttps://api.atlasacademy.io
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 1 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
0/7.5Code-Review — Found 1/28 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — 58 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,8
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
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:fgo-api-types@2026.8.30.8.55.57 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

31Gefährdet · 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 — 0 von 89 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53/55Handhabbare Dateigrößen — 6/165 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes275.623
source_files_sampled165
oversized_source_files6

Eckdaten

93GitHub-Sterne
12Mitwirkende
155Commits, letzte 12 Monate
15Tage seit letztem Push
0Releases
1Bus-Faktor
11offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'fgo-game-data-api' from its registry
  • pypi download statistics for 'fgo-api-types' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for fgo-api-types carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 17 ⇿
0Sterne
17Forks

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.

03581013151522021-072024-012026-08

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8Gesamtwert

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 · 2026-09-15 22:33 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/28 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities58 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 21
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic^2fgo_api_types/pyproject.toml
PyPIfastapi^0.128.0pyproject.toml
PyPIuvicorn^0.40.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv^1.2.1pyproject.toml
PyPIfuzzywuzzy^0.18.0pyproject.toml
PyPIorjson^3.11.5pyproject.toml
PyPIaiofiles^25.1.0pyproject.toml
PyPIGitPython^3.1.46pyproject.toml
PyPISQLAlchemy^2.0.45pyproject.toml
PyPIhttpx^0.28.1pyproject.toml
PyPIfastapi-cache2^0.2.2pyproject.toml
PyPIgunicorn^23.0.0pyproject.toml
PyPIredis^7.1.0pyproject.toml
PyPIhiredis^3.3.0pyproject.toml
PyPIpsycopg^3.3.2pyproject.toml
PyPIpydantic^2.12.5pyproject.toml
PyPIzstandard^0.25.0pyproject.toml
PyPIuvicorn-worker^0.4.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings^2.12.0pyproject.toml
PyPIpsutil^7.2.1pyproject.toml
PyPIloguru^0.7.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 102

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 81 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofiles25.1.0direkt
PyPIfastapi0.128.0direkt
PyPIfastapi-cache20.2.2direkt
PyPIfuzzywuzzy0.18.0direkt
PyPIgitpython3.1.46direkt
PyPIgunicorn23.0.0direkt
PyPIhiredis3.3.0direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPIorjson3.11.5direkt
PyPIpsutil7.2.1direkt
PyPIpsycopg3.3.2direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic-settings2.12.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.1direkt
PyPIredis7.1.0direkt
PyPIsqlalchemy2.0.45direkt
PyPIuvicorn0.40.0direkt
PyPIuvicorn-worker0.4.0direkt
PyPIzstandard0.25.0direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIasgi-lifespan2.1.0indirekt
PyPIblack25.12.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.1indirekt
PyPIcryptography46.0.3indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.20indirekt
PyPIfastapi-cloud-cli0.11.0indirekt
PyPIfastar0.8.0indirekt
PyPIfuzzywuzzy-stubs0.0.1indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgreenlet3.3.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.3.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlevenshtein0.27.3indirekt
PyPIlibrt0.7.8indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathspec1.0.3indirekt
PyPIpendulum3.1.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-extra-types2.11.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-levenshtein0.27.3indirekt
PyPIpython-multipart0.0.21indirekt
PyPIpytokens0.3.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.3indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIrich-toolkit0.17.1indirekt
PyPIrignore0.7.6indirekt
PyPIruff0.14.13indirekt
PyPIsentry-sdk2.49.0indirekt
PyPIsetproctitle1.3.7indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIstarlette0.50.0indirekt
PyPItyper0.21.1indirekt
PyPItypes-aiofiles25.1.0.20251011indirekt
PyPItypes-cffi1.17.0.20250915indirekt
PyPItypes-orjson3.6.2indirekt
PyPItypes-psutil7.2.1.20251231indirekt
PyPItypes-pyopenssl24.1.0.20240722indirekt
PyPItypes-redis4.6.0.20241004indirekt
PyPItypes-setuptools80.9.0.20251223indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:fgo-api-types@2026.8.30.8.55.57 zieht 5 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

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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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.