Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 20:55 UTC

datafusion-contrib / datafusion-distributed

Library for bringing distributed capabilities to Apache DataFusion

RustApache-2.0★ 165 Sterne⑂ 77 Forksseit Juni 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugTerminal-OberflächeBibliothekwie das ermittelt wird
#arrow#datafusion#distributed#distributed-computing#distributed-systems

datafusion-contrib/datafusion-distributed erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (45/100). Zuletzt heute 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

datafusion-contribOrganisation
149 Follower64 öffentliche Reposseit Nov. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
crates.iodatafusion-distributed4.0.035.2785vor 60 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 290 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year290
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 4 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 60 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 42 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count4
latest_release_tagv4.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release60
mean_days_between_releases42
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?

59Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
35.9/60Stars — 165 Stars
15.7/25Forks — 77 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks77
stars165
watchers6
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 (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
60.6/80Downloads pro Monat — 35.278 Downloads/Monat über crates
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdatafusion-distributed
dependents—
ecosystemscrates
total_downloads116.512
monthly_downloads35.278
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 57 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 40 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled40
top_contributor_share0,575

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
31.3/42Issue-Lösungsquote — 74 % der Issues geschlossen
23.2/30PR-Annahme — 391/506 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance — 3/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs391
open_issues60
closed_issues175
prs_merged_7d3
prs_decided_7d7
prs_merged_30d25
prs_decided_30d36
issue_closed_ratio0,745
closed_unmerged_prs115
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d6

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.6/25Reichweite des Inhabers — 149 Follower von datafusion-contrib
22.9/25Kontohistorie — 64 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers149
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logindatafusion-contrib
public_repos64
account_age_days1.803

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf crates
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 60 Tagen
20/20Versionshistorie — 5 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdatafusion-distributed
ecosystemscrates
any_deprecatednein
min_days_since_publish60

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — Cargo.toml ([workspace.lints]), clippy.toml
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://datafusion-contrib.github.io/datafusion-distributed/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsarrow, datafusion, distributed, distributed-computing, distributed-systems
has_wikinein
homepagehttps://datafusion-contrib.github.io/datafusion-distributed/
docs_sitehttps://datafusion-contrib.github.io/datafusion-distributed/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

45Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 18 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, iceberg/AGENTS.md, src/distributed_planner/AGENTS.md, src/distributed_planner/CLAUDE.md, src/events/AGENTS.md, src/events/CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, iceberg/AGENTS.md, src/distributed_planner/AGENTS.md, src/distributed_planner/CLAUDE.md, src/events/AGENTS.md, src/events/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6.344

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — Cargo.toml ([workspace.lints]), clippy.toml
11/11Statische Typprüfung — Rust (statisch typisiert)
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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
lockfilesCargo.lock
has_dockerfilenein
typed_languageja
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifestsCargo.toml, benchmarks/Cargo.toml, benchmarks/remote-worker/Cargo.toml, cli/Cargo.toml, codegen/Cargo.toml, console/Cargo.toml, iceberg/Cargo.toml, iceberg/benchmarks/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — Rust (statisch typisiert)
53.3/55Handhabbare Dateigrößen — 8/254 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageRust
largest_source_bytes3.433.431
source_files_sampled254
oversized_source_files8

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — iceberg/src/proto/iceberg.proto, src/protocol/grpc/observability/proto/observability.proto, src/protocol/grpc/worker.proto
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_filesiceberg/src/proto/iceberg.proto, src/protocol/grpc/observability/proto/observability.proto, src/protocol/grpc/worker.proto
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

165GitHub-Sterne
40Mitwirkende
290Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
4Releases
1Bus-Faktor
60offene Issues
crates.io, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch crates package 'datafusion-distributed-cli' from its registry
  • Could not fetch crates package 'datafusion-distributed-codegen' from its registry
  • Could not fetch crates package 'datafusion-distributed-console' from its registry
  • Could not fetch crates package 'datafusion-distributed-iceberg' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 77 ⇿
0Sterne
77Forks
4Releases

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.

01325385063757032025-092026-032026-10
Major 4Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5Gesamtwert

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 · 2026-10-19 20:54 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
9CI-Tests27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 70
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
crates.iochrono0.4.44Cargo.toml
crates.iodatafusion—Cargo.toml
crates.iodatafusion-proto—Cargo.toml
crates.ioasync-trait0.1.89Cargo.toml
crates.iotokio1.48Cargo.toml
crates.iohttp1.3.1Cargo.toml
crates.ioitertools0.14.0Cargo.toml
crates.iofutures0.3.31Cargo.toml
crates.iourl2.5.7Cargo.toml
crates.iouuid1.19Cargo.toml
crates.iodelegate0.13.4Cargo.toml
crates.iodashmap6.0.1Cargo.toml
crates.ioprost0.14.1Cargo.toml
crates.iorand0.9Cargo.toml
crates.iobytes1.11Cargo.toml
crates.iopin-project1.1.10Cargo.toml
crates.iotokio-stream0.1.17Cargo.toml
crates.iotokio-util0.7Cargo.toml
crates.iomoka0.12Cargo.toml
crates.iocrossbeam-queue0.3Cargo.toml
crates.iosysinfo0.30Cargo.toml
crates.iosketches-ddsketch0.3Cargo.toml
crates.ionum-traits0.2Cargo.toml
crates.iobincode1Cargo.toml
crates.iotonic-prost0.14.2Cargo.toml
crates.ioarrow-flight59Cargo.toml
crates.ioarrow-select59Cargo.toml
crates.ioarrow-ipc59Cargo.toml
crates.iotonic0.14.1Cargo.toml
crates.iotower0.5.2Cargo.toml
crates.ioinsta1.46.0Cargo.toml
crates.ioparquet59Cargo.toml
crates.ioarrow59Cargo.toml
crates.iohyper-util0.1.16Cargo.toml
crates.iodatafusion—cli/Cargo.toml
crates.iodatafusion-distributed—cli/Cargo.toml
crates.iodatafusion-cli55cli/Cargo.toml
crates.iotokio1.48cli/Cargo.toml
crates.ioclap4cli/Cargo.toml
crates.ioenv_logger0.11cli/Cargo.toml
crates.iodirs6cli/Cargo.toml
crates.iotonic-prost-build0.14.2codegen/Cargo.toml
crates.iodatafusion—console/Cargo.toml
crates.iostructopt0.3console/Cargo.toml
crates.iocolor-eyre0.6.5console/Cargo.toml
crates.iocrossterm0.29.0console/Cargo.toml
crates.iofutures0.3.31console/Cargo.toml
crates.ioratatui0.30.0console/Cargo.toml
crates.iotokio1.49.0console/Cargo.toml
crates.iotonic0.14.2console/Cargo.toml
crates.iodatafusion-distributed—console/Cargo.toml
crates.iourl2.5.7console/Cargo.toml
crates.iotokio-stream0.1.18console/Cargo.toml
crates.ioasync-trait0.1iceberg/Cargo.toml
crates.iobytes1iceberg/Cargo.toml
crates.iodatafusion—iceberg/Cargo.toml
crates.iodatafusion-proto—iceberg/Cargo.toml
crates.ioiceberg-datafusion—iceberg/Cargo.toml
crates.iofutures0.3iceberg/Cargo.toml
crates.ioiceberg—iceberg/Cargo.toml
crates.ioiceberg-storage-opendal—iceberg/Cargo.toml
crates.ioserde1iceberg/Cargo.toml
crates.ioserde_json1iceberg/Cargo.toml
crates.iotypetag0.2iceberg/Cargo.toml
crates.iodatafusion-distributed—iceberg/Cargo.toml
crates.iodelegate0.13iceberg/Cargo.toml
crates.ioprost0.14.1iceberg/Cargo.toml
crates.iormp-serde1.3iceberg/Cargo.toml
crates.iotokio1.48iceberg/Cargo.toml
crates.iotokio-stream0.1iceberg/Cargo.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit datafusion-contrib/datafusion-distributed teilen. Nebeneinander lesen →

98Eventual-Inc/DaftHigh-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scaleAußergewöhnlich78fugue-project/fugueA unified interface for distributed computing. Fugue executes SQL, Python, Pandas, and Polars code on Spark, Dask and Ray without any rewrites.Gut91hazelcast/hazelcastHazelcast is a unified real-time data platform combining stream processing with a fast data store, allowing customers to act instantly on data-in-motion for real-time insights.Exzellent99apache/datafusionApache DataFusion SQL Query EngineAußergewöhnlich98apache/datafusion-ballistaApache DataFusion Ballista Distributed Query EngineAußergewöhnlich96eclipse-zenoh/zenohzenoh unifies data in motion, data in-use, data at rest and computations. It carefully blends traditional pub/sub with geo-distributed storages, queries and computations, while retaining a level of time and space efficiency that is well beyond any of the mainstream stacks.Außergewöhnlich

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 — crates.io.