Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 01:48 UTC

core-aix / agitrack

Every agent turn becomes a traceable commit carrying the full interaction trace, model, and token cost, plus a live dashboard and a coach that teaches you, from your own sessions, to drive agents and your codebase better.

PythonApache-2.0★ 17 Sterne⑂ 1 Forkseit Juni 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-agents#ai-coding#coding-agents#efficiency#historical-data#learn-to-code#prompt#traceability

core-aix/agitrack erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (46/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

core-aixOrganisation
1 Follower9 öffentliche Reposseit Nov. 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIagitrack0.6.212.06277vor 6 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus — 14/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.075 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.075
human_commit_share0,83
days_since_last_push1
active_weeks_last_year14

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 79 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count79
latest_release_tagv0.6.21
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases2

Community & Verbreitung

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

46Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
19.5/60Stars — 17 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars17
watchers0
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
44.2/80Downloads pro Monat — 2.062 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesagitrack
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.062
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?

56Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,964

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
40.5/42Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen
29.6/30PR-Annahme — 214/217 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs214
open_issues2
closed_issues55
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d12
prs_decided_30d13
issue_closed_ratio0,965
closed_unmerged_prs3
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

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
2.2/25Reichweite des Inhabers — 1 Follower von core-aix
8.9/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logincore-aix
public_repos9
account_age_days288

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 77 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesagitrack
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 12 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://agitrack.core-aix.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-agents, ai-coding, coding-agents, efficiency, historical-data, learn-to-code, prompt, traceability
has_wikinein
homepagehttp://agitrack.core-aix.org/
docs_sitehttp://agitrack.core-aix.org/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.5/2.5CI-Tests — 8 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file 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
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages4
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:agitrack@0.6.21 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 4 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.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.claude.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 76 von 83 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.claude.com/llms.txt
legible_history_share0,916
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes334.688

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

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — editors/vscode/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configseditors/vscode/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (editors/vscode/tsconfig.json)
48.9/55Handhabbare Dateigrößen — 30/270 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes716.378
source_files_sampled270
oversized_source_files30

Eckdaten

17GitHub-Sterne
4Mitwirkende
1.075Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
79Releases
1Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 01:48 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
6CI-Tests8 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIprompt_toolkit>=3.0.52pyproject.toml
PyPIpyte>=0.8.2pyproject.toml
PyPIwatchdog>=6.0pyproject.toml
PyPIpywinpty>=2.0.13pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 357

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 350 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIprompt-toolkit—direkt
PyPIprompt-toolkit3.0.53direkt
PyPIpyte—direkt
PyPIpyte0.8.2direkt
PyPIpywinpty3.0.5direkt
PyPIwatchdog—direkt
PyPIwatchdog6.0.0direkt
npm@azu/format-text1.0.2indirekt
npm@azu/style-format1.0.1indirekt
npm@azure/abort-controller2.1.2indirekt
npm@azure/core-auth1.10.1indirekt
npm@azure/core-client1.10.2indirekt
npm@azure/core-rest-pipeline1.24.0indirekt
npm@azure/core-tracing1.3.1indirekt
npm@azure/core-util1.13.1indirekt
npm@azure/identity4.13.1indirekt
npm@azure/logger1.3.0indirekt
npm@azure/msal-browser5.14.0indirekt
npm@azure/msal-common16.9.0indirekt
npm@azure/msal-node5.2.5indirekt
npm@babel/code-frame7.29.7indirekt
npm@babel/helper-validator-identifier7.29.7indirekt
npm@nodelib/fs.scandir2.1.5indirekt
npm@nodelib/fs.stat2.0.5indirekt
npm@nodelib/fs.walk1.2.8indirekt
npm@secretlint/config-creator10.2.2indirekt
npm@secretlint/config-loader10.2.2indirekt
npm@secretlint/core10.2.2indirekt
npm@secretlint/formatter10.2.2indirekt
npm@secretlint/node10.2.2indirekt
npm@secretlint/profiler10.2.2indirekt
npm@secretlint/resolver10.2.2indirekt
npm@secretlint/secretlint-formatter-sarif10.2.2indirekt
npm@secretlint/secretlint-rule-no-dotenv10.2.2indirekt
npm@secretlint/secretlint-rule-preset-recommend10.2.2indirekt
npm@secretlint/source-creator10.2.2indirekt
npm@secretlint/types10.2.2indirekt
npm@sindresorhus/merge-streams2.3.0indirekt
npm@textlint/ast-node-types15.7.1indirekt
npm@textlint/linter-formatter15.7.1indirekt
npm@textlint/module-interop15.7.1indirekt
npm@textlint/resolver15.7.1indirekt
npm@textlint/types15.7.1indirekt
npm@types/node26.4.1indirekt
npm@types/normalize-package-data2.4.4indirekt
npm@types/sarif2.1.7indirekt
npm@types/vscode1.93.0indirekt
npm@typescript/typescript-aix-ppc647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-darwin-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-darwin-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-freebsd-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-freebsd-x647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-arm7.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-arm647.0.2indirekt
npm@typescript/typescript-linux-loong647.0.2indirekt
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npm@typescript/typescript-openbsd-x647.0.2indirekt
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PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyinstaller6.22.2indirekt
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.6indirekt
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PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.1indirekt
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PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIruff0.16.5indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIvirtualenv21.4.2indirekt
PyPIwcwidth0.7.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:agitrack@0.6.21 zieht 4 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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