Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 05:43 UTC

cordada / lib-cl-sii-python

Python library for Servicio de Impuestos Internos (SII) of Chile

PythonMIT★ 37 Sterne⑂ 13 Forksseit Apr. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python#library#chile#chilean-rut

cordada/lib-cl-sii-python erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (52/100). Zuletzt vor 13 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CordadaOrganisation · verifizierte Domain
10 Follower19 öffentliche Reposseit März 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcl-siiverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.79.02.075113vor 17 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 13 Tagen
22.2/36Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 245 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year245
human_commit_share0,83
days_since_last_push13
active_weeks_last_year32

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 28,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.79.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases28,9

Community & Verbreitung

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

52Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/60Stars — 37 Stars
9/25Forks — 13 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks13
stars37
watchers3
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_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesapi.codeclimate.com, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 41 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled9
top_contributor_share0,408

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
26.5/42Issue-Lösungsquote — 63 % der Issues geschlossen
24.1/30PR-Annahme — 813/1.010 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/11 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs813
open_issues14
closed_issues24
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,632
closed_unmerged_prs197
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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
7.5/25Reichweite des Inhabers — 10 Follower von cordada
21.5/25Kontohistorie — 19 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers10
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_logincordada
public_repos19
account_age_days2.399

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://lib-cl-sii-python.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, library, chile, chilean-rut
has_wikinein
homepagehttps://lib-cl-sii-python.readthedocs.io
docs_sitehttps://lib-cl-sii-python.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
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 — 14 out of 14 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
1.5/7.5Code-Review — Found 3/11 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
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 — 20 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 48 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,4
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
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_packages20
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:cl-sii@0.79.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 20 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.

64Mittel · 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 — 83 von 83 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, tox.ini
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini, src/cl_sii/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 17 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini, src/cl_sii/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,17

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini, src/cl_sii/py.typed)
53.4/55Handhabbare Dateigrößen — 3/101 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes126.439
source_files_sampled101
oversized_source_files3

Eckdaten

37GitHub-Sterne
9Mitwirkende
245Commits, letzte 12 Monate
13Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
14offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'cl-sii' points at a different repository (https://github.com/fyntex/lib-cl-sii-python); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 13 ⇿
0Sterne
13Forks
96Releases

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.

03581013151312019-052022-112026-04
Major 0Minor 65Patch 31

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-10-19 05:43 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-Tests14 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 3/11 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10SASTSAST tool is run on all commits
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
0Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcryptography>=43.0.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.6.0,<1pyproject.toml
PyPIjsonschema>=3.1.1pyproject.toml
PyPIlxml>=5.2.1,<7pyproject.toml
PyPImarshmallow>=4,<5pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.10.0,!=1.7.*,!=1.8.*,!=1.9.*pyproject.toml
PyPIpyOpenSSL>=24.0.0pyproject.toml
PyPIpytz>=2019.3pyproject.toml
PyPIsignxml>=4.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 104

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography46.0.7direkt
PyPIdefusedxml—direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIjsonschema—direkt
PyPIjsonschema4.25.1direkt
PyPIlxml—direkt
PyPIlxml6.0.2direkt
PyPImarshmallow—direkt
PyPImarshmallow4.3.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpyopenssl—direkt
PyPIpyopenssl26.0.0direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpytz2025.2direkt
PyPIsignxml—direkt
PyPIsignxml4.3.1direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIasgiref3.8.1indirekt
PyPIattrs23.2.0indirekt
PyPIbackports-datetime-fromisoformat2.0.3indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.3indirekt
PyPIblack25.11.0indirekt
PyPIbleach5.0.1indirekt
PyPIbuild1.4.4indirekt
PyPIbumpversion0.5.3indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcertifi2024.7.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.1.0indirekt
PyPIclick8.0.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcssselect1.2.0indirekt
PyPIdistlib0.3.7indirekt
PyPIdjango4.2.30indirekt
PyPIdjango-filter25.1indirekt
PyPIdjangorestframework3.16.0indirekt
PyPIdocutils0.19indirekt
PyPIfilelock3.16.1indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIid1.5.0indirekt
PyPIidna3.7indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIisort6.1.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.0.1indirekt
PyPIjaraco-functools4.3.0indirekt
PyPIjeepney0.8.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2023.12.1indirekt
PyPIkeyring25.6.0indirekt
PyPIlibrt0.6.3indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpathspec0.9.0indirekt
PyPIpip26.0.1indirekt
PyPIpip-tools7.5.3indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.8.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.0.0indirekt
PyPIpytokens0.3.0indirekt
PyPIreadme-renderer35.0indirekt
PyPIreferencing0.35.1indirekt
PyPIrequests2.32.4indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich13.5.2indirekt
PyPIrpds-py0.27.1indirekt
PyPIsecretstorage3.3.3indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsoupsieve2.6indirekt
PyPIsqlparse0.5.4indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItox4.27.0indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItypes-html5lib1.1.11.20251117indirekt
PyPItypes-jsonschema4.25.1.20251009indirekt
PyPItypes-lxml2025.11.25indirekt
PyPItypes-pytz2025.2.0.20250809indirekt
PyPItypes-setuptools81.0.0.20260209indirekt
PyPItypes-webencodings0.5.0.20251108indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv20.31.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwheel0.46.2indirekt
PyPIzipp3.20.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:cl-sii@0.79.0 zieht 20 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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