cloudcell / gnosislab
A scientific-method runtime for AI agents: hypotheses, experiments, evidence, provenance, reproducibility, and auditable conclusions.
cloudcell/gnosislab erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (67/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (42/100). Zuletzt heute aktualisiert.
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.
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.
Paket-Ökosysteme
| Registry | Paket | Version | Downloads / Monat | Versionen | Zuletzt veröffentlicht | Tags |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | gnosislab | 0.1.37 | 2.898 | 35 | vor 0 Tagen | experimentationhypothesis-testingmachine-learningmcpscientific-method |
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 0.7/36 | Commit-Rhythmus — 1/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 105 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 105 |
| human_commit_share | 0,95 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 1 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 1 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen |
| 12.6/27 | Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release) |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 1 |
| latest_release_tag | v0.1.19 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 4 |
| mean_days_between_releases | — |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/60 | Stars — 2 Stars |
| 0/25 | Forks — 1 Forks |
| 0/15 | Watcher — 1 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 1 |
| stars | 2 |
| watchers | 1 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 6.3/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 7 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | github.com, shields.io |
| has_pull_request_template | ja |
Wie die Bewertung erfolgt
| 46.2/80 | Downloads pro Monat — 2.898 Downloads/Monat über pypi |
| 0/20 | Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | gnosislab |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 2.898 |
| unverified_packages_excluded | — |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/42 | Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten |
| 0/30 | PR-Annahme — 0/2 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 0 |
| open_issues | 0 |
| closed_issues | 0 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | — |
| closed_unmerged_prs | 2 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 10/30 | Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto |
| 0/20 | Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar |
| 9.2/25 | Reichweite des Inhabers — 18 Follower von cloudcell |
| 25/25 | Kontohistorie — 210 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 18 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | cloudcell |
| public_repos | 210 |
| account_age_days | 4.938 |
Paketpflege
Wie die Bewertung erfolgt
| 25/25 | Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi |
| 35/35 | Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen |
| 20/20 | Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen |
| 20/20 | Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | gnosislab |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | nein |
| min_days_since_publish | 0 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 3 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 0/16 | Linter-Konfiguration |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | nein |
| has_precommit_config | nein |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 0/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://loop.cloudcell.workers.dev/docs |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 17 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | ai-agents, ai-scientist, autonomous-agents, experimentation, llm, machine-learning, mcp, model-context-protocol, open-source, provenance, reproducibility, research-automation, research-tools, scientific-computing, hypothesis-testing, python, scientific-method |
| has_wiki | ja |
| homepage | https://loop.cloudcell.workers.dev/docs |
| docs_site | https://loop.cloudcell.workers.dev/docs |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | nein |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 2.2/7.5 | Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches |
| 0/2.5 | CI-Tests — keine Daten |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0/7.5 | Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 0/2.5 | Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0 |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 7.5/7.5 | Dependency-Update-Tool — update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Lizenz — license file detected |
| 0/7.5 | Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
| 5/5 | Packaging — packaging workflow detected |
| 3/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6 |
| 0/5 | SAST — no SAST tool detected |
| 5/5 | Security-Policy — security policy file detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — keine Daten |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 7.5/7.5 | Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected |
Verwendete Eingangsdaten
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 16 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 2 |
| scorecard_aggregate | 5,3 |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 47 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 7.9/40 | Lesbare Commit-Historie — 14 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,147 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/18 | Bootstrap mit einem Befehl |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 0/11 | Lint-/Format-Konfiguration |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — lockfile |
| 0/10 | Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100 |
| 5/8 | Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet |
| 6/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6 |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | uv.lock |
| has_dockerfile | nein |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | nein |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 54.1/55 | Handhabbare Dateigrößen — 6/359 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 456.133 |
| source_files_sampled | 359 |
| oversized_source_files | 6 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 20/20 | MCP-Server |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — examples |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | ja |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- No human contributors found; every contributor is an automation account
- deps.dev does not index pypi:gnosislab@0.1.37; advisories assessed against the repository dependency graph instead
Weitere Details
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
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).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 3 | Branch-Protection | branch protection is not maximal on development and all release branches |
| k. A. | CI-Tests | no pull request found |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0 | Code-Review | Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0 |
| 0 | Contributors | project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0 |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 10 | Dependency-Update-Tool | update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 0 | Maintained | project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully |
| 10 | Packaging | packaging workflow detected |
| 6 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6 |
| 0 | SAST | no SAST tool detected |
| 10 | Security-Policy | security policy file detected |
| k. A. | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 10 | Vulnerabilities | 0 existing vulnerabilities detected |
Direkte Abhängigkeiten 4
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | mcp | >=2.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | >=2.0 | pyproject.toml |
| PyPI | httpx | >=0.28.1 | pyproject.toml |
| PyPI | tomli | >=2.0 | pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten 47
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 43 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | httpx | 0.28.1 | direkt |
| PyPI | mcp | 2.2.0 | direkt |
| PyPI | pydantic | 2.13.5 | direkt |
| PyPI | tomli | 2.4.1 | direkt |
| PyPI | annotated-types | 0.8.0 | indirekt |
| PyPI | anyio | 4.15.1 | indirekt |
| PyPI | attrs | 26.1.0 | indirekt |
| PyPI | backports-asyncio-runner | 1.2.0 | indirekt |
| PyPI | certifi | 2026.7.22 | indirekt |
| PyPI | cffi | 2.1.1 | indirekt |
| PyPI | click | 8.5.0 | indirekt |
| PyPI | colorama | 0.4.6 | indirekt |
| PyPI | cryptography | 50.0.2 | indirekt |
| PyPI | exceptiongroup | 1.3.1 | indirekt |
| PyPI | execnet | 2.1.2 | indirekt |
| PyPI | gnosislab | 0.1.37 | indirekt |
| PyPI | h11 | 0.16.0 | indirekt |
| PyPI | httpcore | 1.0.9 | indirekt |
| PyPI | httpcore2 | 2.13.1 | indirekt |
| PyPI | httpx2 | 2.13.1 | indirekt |
| PyPI | httpx2-jsfetch | 1.0 | indirekt |
| PyPI | idna | 3.20 | indirekt |
| PyPI | iniconfig | 2.3.0 | indirekt |
| PyPI | jsonschema | 4.26.0 | indirekt |
| PyPI | jsonschema-specifications | 2025.9.1 | indirekt |
| PyPI | mcp-types | 2.2.0 | indirekt |
| PyPI | opentelemetry-api | 1.45.0 | indirekt |
| PyPI | packaging | 26.3 | indirekt |
| PyPI | pluggy | 1.6.0 | indirekt |
| PyPI | pycparser | 3.0 | indirekt |
| PyPI | pydantic-core | 2.46.5 | indirekt |
| PyPI | pygments | 2.21.0 | indirekt |
| PyPI | pyjwt | 2.15.1 | indirekt |
| PyPI | pytest | 9.1.1 | indirekt |
| PyPI | pytest-asyncio | 1.4.0 | indirekt |
| PyPI | pytest-xdist | 3.8.0 | indirekt |
| PyPI | python-multipart | 0.0.32 | indirekt |
| PyPI | pywin32 | 312 | indirekt |
| PyPI | referencing | 0.37.0 | indirekt |
| PyPI | rpds-py | 0.30.0 | indirekt |
| PyPI | rpds-py | 2026.6.3 | indirekt |
| PyPI | sse-starlette | 3.5.0 | indirekt |
| PyPI | starlette | 1.7.0 | indirekt |
| PyPI | truststore | 0.10.4 | indirekt |
| PyPI | typing-extensions | 4.16.0 | indirekt |
| PyPI | typing-inspection | 0.4.4 | indirekt |
| PyPI | uvicorn | 0.54.0 | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 0
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 47 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.
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
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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.