Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-26 11:20 UTC

bretttolbert / verbecc

Verbe Complete Conjugator (verbecc) supports Catalan, Spanish, French, Italian, Portuguese and Romanian and can predict conjugation for unknown verbs using Machine Learning

PythonLGPL-3.0★ 107 Sterne⑂ 15 Forksseit Juli 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

bretttolbert/verbecc erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (33/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
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.

75
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Brett TolbertPersönliches Konto
0 Follower27 öffentliche Reposseit Sept. 2009

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 122 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_year122
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year11
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 24 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 35,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count24
latest_release_tagv2.0.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases35,1

Community & Verbreitung

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

50Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
32.9/60Stars — 107 Stars
9.6/25Forks — 15 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks15
stars107
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (LGPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
47.7/80Downloads pro Monat — 3.789 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesverbecc
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.789
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?

51Mittel · 23 % des Gesamtindex
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
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,998
Wie die Bewertung erfolgt
24/42Issue-Lösungsquote — 57 % der Issues geschlossen
29/30PR-Annahme — 29/30 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs29
open_issues9
closed_issues12
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,571
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
0/25Reichweite des Inhabers — 0 Follower von bretttolbert
22.5/25Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginbretttolbert
public_repos27
account_age_days6.194
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 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 73 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesverbecc
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://verbe.cc
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsconjugation, verbs, verb-conjugation, nlp, linguistics, french, spanish-language, french-language, portuguese-language, spanish-verbs, french-nlp, machine-learning, scikit-learn, natural-language-processing, portuguese-verbs, conjugator, romanian, romanian-language, catalan, catalan-language
has_wikija
homepagehttp://verbe.cc
docs_sitehttp://verbe.cc
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

60Mittel · 16 % des Gesamtindex
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 — 7 out of 7 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
2.2/7.5Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
0/5Packaging — keine Daten
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. 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
advisories0
affected_packages0
assessed_packages17
unassessed_packages5
affected_by_severitynone
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. 17 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 5 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

33Gefährdet · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
8.2/40Lesbare Commit-Historie — 15 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,153
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 2/167 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes84.937
source_files_sampled167
oversized_source_files2

Eckdaten

107GitHub-Sterne
2Mitwirkende
122Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
24Releases
1Bus-Faktor
9offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:verbecc@2.0.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 15 ⇿
0Sterne
15Forks
23Releases

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.

03581013151512020-012023-042026-07
Major 1Minor 3Patch 19

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0Gesamtwert

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 · 2026-08-26 11:20 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-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 16
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbackports.strenum(>=1.3.1,<2.0)pyproject.toml
PyPIcython>=3.1.4pyproject.toml
PyPIdataclass-wizard==0.35.1pyproject.toml
PyPIimportlib_resources==6.4.5pyproject.toml
PyPIimportlib_resources==6.5.2pyproject.toml
PyPIjsbeautifier>=1.15.4,<2.0pyproject.toml
PyPIlxml-stubs>=0.5.1pyproject.toml
PyPIlxml>=6.0.2pyproject.toml
PyPInumpy==1.26.2pyproject.toml
PyPInumpy==2.3.3pyproject.toml
PyPIpyaml==25.7.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn==1.6.1pyproject.toml
PyPIscikit-learn==1.7.2pyproject.toml
PyPIscipy==1.13.1pyproject.toml
PyPIscipy==1.15.3pyproject.toml
PyPIscipy==1.16.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 22

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 6 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbackports-strenum—direkt
PyPIcython—direkt
PyPIcython3.1.4direkt
PyPIdataclass-wizard0.35.1direkt
PyPIimportlib-resources6.5.2direkt
PyPIjsbeautifier—direkt
PyPIjsbeautifier1.15.4direkt
PyPIlxml—direkt
PyPIlxml6.1.0direkt
PyPIlxml-stubs—direkt
PyPIlxml-stubs0.5.1direkt
PyPInumpy2.3.3direkt
PyPIpyaml25.7.0direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.16.2direkt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjoblib1.4.2indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 17 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 5 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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.

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.