Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 03:58 UTC

chrismattmann / tika-python

Tika-Python is a Python binding to the Apache Tika™ REST services allowing Tika to be called natively in the Python community.

PythonApache-2.0★ 1.666 Sterne⑂ 251 Forksseit Juni 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

chrismattmann/tika-python erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (52/100). Zuletzt vor 11 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Chris MattmannPersönliches Konto
792 Follower134 öffentliche Reposseit Sept. 2010Mattmann.AI

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItika3.3.2-36vor 11 Tagentikadigitalbabel-fishapache

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

75Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 11 Tagen
11.8/36Commit-Rhythmus17/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen110 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained9 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year110
human_commit_share0,99
days_since_last_push11
active_weeks_last_year17
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus17 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 11 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 326,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count17
latest_release_tag3.3.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases326,4
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?

67Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
52.3/60Stars1.666 Stars
20/25Forks251 Forks
8.8/15Watcher39 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks251
stars1.666
watchers39
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescoveralls.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

73Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.1/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden55 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled55
top_contributor_share0,641
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
26.1/30PR-Annahme165/190 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 14/17 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs165
open_issues0
closed_issues308
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs25
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
20.8/25Reichweite des Inhabers792 Follower von chrismattmann
25/25Kontohistorie134 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers792
owner_typeUser
is_verified
owner_loginchrismattmann
public_repos134
account_age_days5.814
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 11 Tagen
20/20Versionshistorie36 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestika
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests9 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstika-server, python, tika-python, tika-server-jar, parser-interface, parse, translation-interface, usc, text-extraction, mime, buffer, memex, text-recognition, detection, recognition, nlp, nlp-machine-learning, nlp-library, covid-19, extraction
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?

66Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1.5/2.5CI-Tests9 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 14/17 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained9 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages8
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:tika@3.3.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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.

52Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie90 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,909
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehldocs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/22 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes33.875
source_files_sampled22
oversized_source_files0

Eckdaten

1.666GitHub-Sterne
55Mitwirkende
110Commits, letzte 12 Monate
11Tage seit letztem Push
17Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 251 ⇿
0Sterne
251Forks
16Releases

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.

05010015020025024842014-072020-072026-07
Major 0Minor 2Patch 3

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

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 · 2026-08-13 03:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
6CI-Tests9 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 14/17 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained9 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbeautifulsoup4>=4.13.3pyproject.toml
PyPIrequestspyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 5

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 4 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4direkt
PyPIfuroindirekt
PyPImyst-parserindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIsphinxindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tika@3.3.2 zieht 8 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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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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.