Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 18:56 UTC

deepset-ai / haystack

Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.

PythonApache-2.0★ 26.522 Sterne⑂ 3.144 Forksseit Nov. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekWeboberflächewie das ermittelt wird

deepset-ai/haystack erreicht einen Gesundheitsindex von 100 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Engineering Quality (82/100). Zuletzt heute aktualisiert. 6 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

100
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

100
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 93 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 100 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

deepsetOrganisation · verifizierte Domain
1.385 Follower78 öffentliche Reposseit Juni 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIhaystack-ai3.1.1-173vor 13 Tagenbertqaquestion-answeringreaderretrieveralbertlanguage-modelmrcrobertasearchsemantic-searchsquadtransfer-learningtransformer

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.962 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.962
human_commit_share0,96
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 13 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.1.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release13
mean_days_between_releases6,4
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?

95Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 26.522 Stars
25/25Forks — 3.144 Forks
12.3/15Watcher — 165 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3.144
stars26.522
watchers165
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges14
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

95Außergewöhnlich · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
48.6/54Bus-Faktor — 6 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 12 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor6
contributors_sampled98
top_contributor_share0,119
Wie die Bewertung erfolgt
41.2/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
26/30PR-Annahme — 6.133/7.072 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 4/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs6.133
open_issues84
closed_issues4.407
prs_merged_7d36
prs_decided_7d53
prs_merged_30d36
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs939
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
22.6/25Reichweite des Inhabers — 1.385 Follower von deepset-ai
25/25Kontohistorie — 78 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.385
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_logindeepset-ai
public_repos78
account_age_days2.651

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 13 Tagen
20/20Versionshistorie — 173 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageshaystack-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish13

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 33 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://haystack.deepset.ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicssemantic-search, information-retrieval, ai, python, large-language-models, generative-ai, llm, rag, retrieval-augmented-generation, agents, orchestration, agent-framework, agentic-ai, agentic-rag, ai-agents, context-engineering, framework, genai, mcp, multi-agent
has_wikinein
homepagehttps://haystack.deepset.ai
docs_sitehttps://haystack.deepset.ai
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

95Außergewöhnlich · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
4/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate9,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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_packages41
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:haystack-ai@3.1.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 41 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, CLAUDE.md, docs-website/AGENTS.md, docs-website/CLAUDE.md, docs-website/docs/AGENTS.md, docs-website/docs/CLAUDE.md, haystack/hooks/compaction/AGENTS.md, haystack/hooks/compaction/CLAUDE.md, releasenotes/notes/AGENTS.md, releasenotes/notes/CLAUDE.md, test/AGENTS.md, test/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://haystack.deepset.ai/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 96 von 96 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://haystack.deepset.ai/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs-website/AGENTS.md, docs-website/CLAUDE.md, docs-website/docs/AGENTS.md, docs-website/docs/CLAUDE.md, haystack/hooks/compaction/AGENTS.md, haystack/hooks/compaction/CLAUDE.md, releasenotes/notes/AGENTS.md, releasenotes/notes/CLAUDE.md, test/AGENTS.md, test/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.135
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — docs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 21 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsdocs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed
agent_commit_share0,21
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (docs-website/api/tsconfig.json, haystack/py.typed)
54.1/55Handhabbare Dateigrößen — 10/587 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes249.780
source_files_sampled587
oversized_source_files10
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, samples
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

26.522GitHub-Sterne
98Mitwirkende
1.962Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
6Bus-Faktor
84offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 27 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'haystack-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3.144 ⇿
0Sterne
3.144Forks
62Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

2.0002.2002.4002.6002.8003.0003.2003.144162025-072026-022026-09
Major 1Minor 17Patch 10

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 9.4 / 10
9.4Gesamtwert

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 · 2026-09-16 18:55 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
8SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 35
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npm@docusaurus/core^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/faster^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-content-docs^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-ideal-image^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/plugin-client-redirects^3.10.0docs-website/package.json
npm@docusaurus/preset-classic^3.10.0docs-website/package.json
npm@mdx-js/react^3.0.0docs-website/package.json
npm@types/turndown^5.0.6docs-website/package.json
npm@vercel/node^12.0.0docs-website/package.json
npmclsx^2.0.0docs-website/package.json
npmdocusaurus-plugin-generate-llms-txt^0.0.1docs-website/package.json
npmprism-react-renderer^2.3.0docs-website/package.json
npmreact^19.0.0docs-website/package.json
npmreact-dom^19.0.0docs-website/package.json
npmsharp^0.35.0docs-website/package.json
npmturndown^7.2.2docs-website/package.json
npmvercel^59.1.3docs-website/package.json
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItenacity!=8.4.0pyproject.toml
PyPIlazy-imports—pyproject.toml
PyPIopenai>=2.6.0pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIJinja2—pyproject.toml
PyPIMarkupSafe—pyproject.toml
PyPIposthog!=3.12.0pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPImore-itertools—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.7pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIjsonschema—pyproject.toml
PyPIdocstring-parser—pyproject.toml
PyPIfiletype—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 24

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 3 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@docusaurus/core^3.10.0direkt
npm@docusaurus/faster^3.10.0direkt
npm@docusaurus/plugin-client-redirects^3.10.0direkt
npm@docusaurus/plugin-content-docs^3.10.0direkt
npm@docusaurus/plugin-ideal-image^3.10.0direkt
npm@docusaurus/preset-classic^3.10.0direkt
npm@mdx-js/react^3.0.0direkt
npm@types/turndown^5.0.6direkt
npm@vercel/node^12.0.0direkt
npmclsx^2.0.0direkt
npmdocusaurus-plugin-generate-llms-txt^0.0.1direkt
npmprism-react-renderer^2.3.0direkt
npmreact^19.0.0direkt
npmreact-dom^19.0.0direkt
npmsharp^0.35.0direkt
npmturndown^7.2.2direkt
npmvercel^59.1.3direkt
PyPIopenai—direkt
PyPIposthog—direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
npm@docusaurus/module-type-aliases^3.10.0indirekt
npm@docusaurus/types^3.10.0indirekt
PyPIhatchling—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:haystack-ai@3.1.1 zieht 41 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

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.

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.