Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 17:24 UTC

cpllab / syntaxgym-core

DEPRECATED: Command-line tool and Python API for targeted syntactic evaluation of language models

PythonMIT★ 12 Sterne⑂ 1 Forkseit Juni 2020archiviertAuf GitHub ansehen ↗

cpllab/syntaxgym-core erreicht einen Gesundheitsindex von 10 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (48/100) ab, am schwächsten bei Vitality (20/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

10
gesamt / 100
Kritisch

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.

10
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 32 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 26 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MIT Computational Psycholinguistics LabOrganisation
11 Follower11 öffentliche Reposseit Sept. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsyntaxgymverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.6.04317vor 1753 Tagenlanguage-modelsnlpai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

20Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 921 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push921
active_weeks_last_year0

Release-Disziplin

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 4 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.975 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 14,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count4
latest_release_tag0.5.8
releases_from_tagsja
days_since_latest_release1.975
mean_days_between_releases14,3
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?

33Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
16.9/60Stars — 12 Stars
0/25Forks — 1 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars12
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

35Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 85 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,846

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
14/42Issue-Lösungsquote — 33 % der Issues geschlossen
12/30PR-Annahme — 2/5 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2
open_issues4
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,333
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

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
7.8/25Reichweite des Inhabers — 11 Follower von cpllab
19.9/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers11
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logincpllab
public_repos11
account_age_days3.978

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

40Schwach · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

31Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
0/7.5Maintained — project is archived
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0/7.5Vulnerabilities — 49 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate1,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. 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
advisories86
affected_packages15
assessed_packages92
unassessed_packages11
affected_by_severitycritical 1, high 7, moderate 6, low 1
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. 92 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 11 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.

48Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.docker.com/llms.txt)
4.3/40Lesbare Commit-Historie — 8 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.docker.com/llms.txt
legible_history_share0,08
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesPipfile.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini)
46.7/55Handhabbare Dateigrößen — 5/33 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes287.630
source_files_sampled33
oversized_source_files5

Eckdaten

12GitHub-Sterne
3Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
921Tage seit letztem Push
4Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'syntaxgym' points at a different repository (https://syntaxgym.org); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 1.4 / 10
1.4Gesamtwert

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 · 2026-08-22 17:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
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
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities49 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 103

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 103 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIalabaster0.7.12indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIattrs21.2.0indirekt
PyPIbabel2.9.1indirekt
PyPIblack19.10b0indirekt
PyPIbleach4.1.0indirekt
PyPIcached-property1.5.2indirekt
PyPIcerberus1.3.4indirekt
PyPIcertifi2020.12.5indirekt
PyPIcffi1.15.0indirekt
PyPIchardet4.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer2.0.9indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIclick7.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.4indirekt
PyPIcoverage6.2indirekt
PyPIcrayons0.4.0indirekt
PyPIcryptography36.0.1indirekt
PyPIdecopatch1.4.8indirekt
PyPIdistlib0.3.4indirekt
PyPIdocker—indirekt
PyPIdocker4.4.4indirekt
PyPIdocutils0.17.1indirekt
PyPIh5py—indirekt
PyPIh5py3.2.1indirekt
PyPIidna2.10indirekt
PyPIimagesize1.3.0indirekt
PyPIimportlib-metadata4.8.3indirekt
PyPIimportlib-resources5.4.0indirekt
PyPIiniconfig1.1.1indirekt
PyPIjeepney0.7.1indirekt
PyPIjinja23.0.3indirekt
PyPIjsonpointer2.2indirekt
PyPIjsonschema4.3.0indirekt
PyPIkeyring23.4.0indirekt
PyPIlm-zoo—indirekt
PyPIlm-zoo1.3indirekt
PyPImakefun1.12.1indirekt
PyPImarkupsafe2.0.1indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy1.20.1indirekt
PyPIorderedmultidict1.0.1indirekt
PyPIpackaging20.9indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas1.2.3indirekt
PyPIpathspec0.9.0indirekt
PyPIpep5170.12.0indirekt
PyPIpip-shims0.6.0indirekt
PyPIpipenv-setup3.1.4indirekt
PyPIpipfile0.0.2indirekt
PyPIpkginfo1.8.2indirekt
PyPIplatformdirs2.4.0indirekt
PyPIplette0.2.3indirekt
PyPIpluggy1.0.0indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpycparser2.21indirekt
PyPIpygments2.10.0indirekt
PyPIpyparsing—indirekt
PyPIpyparsing3.0.6indirekt
PyPIpyrsistent0.18.0indirekt
PyPIpytest6.2.5indirekt
PyPIpytest-cases3.6.5indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.1indirekt
PyPIpytz2021.1indirekt
PyPIpyyaml6.0indirekt
PyPIreadme-renderer32.0indirekt
PyPIregex2021.11.10indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIrequests2.25.1indirekt
PyPIrequests-toolbelt0.9.1indirekt
PyPIrequirementslib1.6.1indirekt
PyPIrfc39861.5.0indirekt
PyPIsecretstorage3.3.1indirekt
PyPIsemver2.13.0indirekt
PyPIsix1.15.0indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsphinx4.3.1indirekt
PyPIsphinx-click3.0.2indirekt
PyPIsphinx-jsonschema1.17.1indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme1.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirekt
PyPIspython—indirekt
PyPIspython0.1.11indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.0.0indirekt
PyPItomlkit0.7.2indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItqdm4.59.0indirekt
PyPItwine3.7.1indirekt
PyPItyped-ast1.5.1indirekt
PyPItyping-extensions4.0.1indirekt
PyPIurllib3—indirekt
PyPIurllib31.26.7indirekt
PyPIvistir0.5.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client0.58.0indirekt
PyPIwheel0.37.0indirekt
PyPIzipp3.6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 15

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 92 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 15 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 11 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
black19.10b0indirektkritisch426.3.1
certifi2020.12.5indirekthoch52024.7.4
click7.1.2indirekthoch18.3.3
cryptography36.0.1indirekthoch22300.0.12
idna2.10indirekthoch43.15
jinja23.0.3indirekthoch103.1.6
urllib31.26.7indirekthoch162.7.0
wheel0.37.0indirekthoch20.38.1
bleach4.1.0indirektmittel26.4.0
numpy1.20.1indirektmittel21.22
pygments2.10.0indirektmittel42.20.0
pytest6.2.5indirektmittel29.0.3
requests2.25.1indirektmittel82.33.0
zipp3.6.0indirektmittel23.19.1
tqdm4.59.0indirektniedrig24.66.3

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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.