Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 20:34 UTC

blurry-dev / blurry

A static site generator focused on page speed and SEO

PythonMIT★ 36 Sterne⑂ 2 Forksseit Apr. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#pagespeed#seo#static-site-generator#pre-release#hacktoberfest

blurry-dev/blurry erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (45/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

blurry-devOrganisation
1 Follower6 öffentliche Reposseit Apr. 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIblurry-cli0.24.038042vor 58 Tagenstatic-site-generatorseopagespeed

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
17.2/18Commit-Volumen — 82 Commits im letzten Jahr
9/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year82
human_commit_share0,46
days_since_last_push7
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 42 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 58 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 25,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count42
latest_release_tagv0.24.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release58
mean_days_between_releases25,4

Community & Verbreitung

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

45Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
25/60Stars — 36 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars36
watchers1
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 (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
34.4/80Downloads pro Monat — 380 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesblurry-cli
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads380
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?

55Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,992

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.3/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
26.9/30PR-Annahme — 231/258 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/6 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs231
open_issues6
closed_issues38
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,864
closed_unmerged_prs27
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

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
2.2/25Reichweite des Inhabers — 1 Follower von blurry-dev
13/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginblurry-dev
public_repos6
account_age_days1.250

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 58 Tagen
20/20Versionshistorie — 42 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesblurry-cli
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish58

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://blurry-docs.netlify.app/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspagespeed, seo, static-site-generator, pre-release, hacktoberfest
has_wikija
homepagehttps://blurry-docs.netlify.app/
docs_sitehttps://blurry-docs.netlify.app/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

59Mittel
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 — 28 out of 28 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
0/7.5Code-Review — Found 0/6 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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
6.8/7.5Maintained — 11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
2/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 22 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages29
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:blurry-cli@0.24.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 29 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.

66Gut · 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 — 45 von 46 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,978
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), setup.cfg ([flake8])
11/11Statische Typprüfung — blurry/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 54 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
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_filesnoxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsblurry/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,54

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (blurry/py.typed)
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/50 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes120.762
source_files_sampled50
oversized_source_files1

Eckdaten

36GitHub-Sterne
3Mitwirkende
82Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
42Releases
1Bus-Faktor
6offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks
17Releases

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.

111222212024-022024-082025-03
Major 0Minor 9Patch 8
OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert

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 · 2026-09-09 20:34 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-Tests28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/6 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
9Maintained11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities22 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIJinja2^3.1.5pyproject.toml
PyPIPyLD>=2.0.4,<4.0.0pyproject.toml
PyPIlivereload^2.7.1pyproject.toml
PyPImistune^3.1.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.9.4,<16.0.0pyproject.toml
PyPIselectolax>=0.3.27,<0.5.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.15.1,<0.25.0pyproject.toml
PyPIhtmlmin2^0.1.13pyproject.toml
PyPIdpath^2.2.0pyproject.toml
PyPIjinja2-simple-tags^0.6.1pyproject.toml
PyPIjinjax>=0.48,<0.64pyproject.toml
PyPIpydantic^2.10.5pyproject.toml
PyPIpillow^12.0.0pyproject.toml
PyPIpymediainfo^7.0.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 63

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdpath2.2.0direkt
PyPIhtmlmin20.1.13direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjinja2-simple-tags0.6.1direkt
PyPIjinjax0.63direkt
PyPIlivereload2.7.1direkt
PyPImistune3.3.0direkt
PyPImistune3.3.3direkt
PyPIpillow12.2.0direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyld2.0.4direkt
PyPIpyld3.1.0direkt
PyPIpymediainfo7.0.1direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIselectolax0.4.1direkt
PyPItyper0.24.1direkt
PyPItyper0.24.2direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIcachetools7.0.5indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIdependency-groups1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIfrozendict2.4.7indirekt
PyPIhumanize4.15.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIlxml6.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInox2026.4.10indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.9.4indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyright1.1.411indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-watcher0.6.3indirekt
PyPIpython-discovery1.2.2indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIruff0.15.20indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPItornado6.5.5indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv21.2.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:blurry-cli@0.24.0 zieht 29 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit blurry-dev/blurry teilen. Nebeneinander lesen →

100nuxt/nuxtThe full-stack Vue framework.Außergewöhnlich97QwikDev/qwikInstant-loading web apps, without effortAußergewöhnlich100go-gitea/giteaGit with a cup of tea! Painless self-hosted all-in-one software development service, including Git hosting, code review, team collaboration, package registry and CI/CDAußergewöhnlich100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Außergewöhnlich100psf/blackThe uncompromising Python code formatterAußergewöhnlich100home-assistant/frontend:lollipop: Frontend for Home AssistantAußergewöhnlich

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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