Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-27 18:35 UTC

dgunning / edgartools

Read and analyze SEC EDGAR filings in Python. 10-K, 8-K, XBRL financials, Form 3/4/5, 13F, ADV — clean API, well-typed, MIT-licensed.

PythonMIT★ 2.516 Sterne⑂ 435 Forksseit Dez. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#10-k#10-q#balance-sheet#edgar#filings#financials#insider-trading#sec#xbrl#13-f#form-4#income-statement#cashflow-statement#company#cusip#tickers#bdc#8-k

dgunning/edgartools erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Dwight GunningPersönliches Konto
172 Follower32 öffentliche Reposseit März 2012

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIedgartools5.43.1-426vor 0 Tagen10-k10-q13f8-kannual-reportcompany-filingsedgaredgar-apiedgar-filingsfilingsfinancefinancial-datafinancial-statementsform-4insider-tradinginstitutional-holdingspythonquarterly-reportsecsec-apisec-filingsstock-filingsxbrl

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 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 — 2.003 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.003
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv5.43.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases5,3

Community & Verbreitung

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

79Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
55.2/60Stars — 2.516 Stars
22/25Forks — 435 Forks
8.4/15Watcher — 33 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks435
stars2.516
watchers33
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_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

65Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 93 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 51 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled51
top_contributor_share0,933

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.4/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
24.2/30PR-Annahme — 125/155 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs125
open_issues10
closed_issues636
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,985
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.1/25Reichweite des Inhabers — 172 Follower von dgunning
23.1/25Kontohistorie — 32 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers172
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindgunning
public_repos32
account_age_days5.252
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 426 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesedgartools
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://edgartools.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 18 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics10-k, 10-q, balance-sheet, edgar, filings, financials, insider-trading, sec, xbrl, 13-f, form-4, income-statement, cashflow-statement, company, cusip, tickers, bdc, 8-k
has_wikija
homepagehttps://edgartools.readthedocs.io/
docs_sitehttps://edgartools.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

44Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0.8/2.5CI-Tests — 3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
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 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md, edgar/entity/CLAUDE.md, edgar/xbrl/CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md, edgar/entity/CLAUDE.md, edgar/xbrl/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes13.095

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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — pyrightconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 91 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyrightconfig.json
agent_commit_share0,91
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyrightconfig.json)
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 14/1.203 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes154.000
source_files_sampled1.203
oversized_source_files14

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks, samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks, 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

2.516GitHub-Sterne
51Mitwirkende
2.003Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
10offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:edgartools@5.43.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 435 ⇿
0Sterne
435Forks
100Releases

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.

010020030040050042992023-012024-102026-07
Major 1Minor 41Patch 58

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4Gesamtwert

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 · 2026-07-27 18:34 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
3CI-Tests3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 21
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIhttpx>=0.25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=17.0.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.10.0pyproject.toml
PyPIlxml>=4.4pyproject.toml
PyPIrich>=13.8.0pyproject.toml
PyPIhumanize>=4.0.0pyproject.toml
PyPIstamina>=24.2.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.6.0pyproject.toml
PyPItextdistance>=4.5.0pyproject.toml
PyPIrank_bm25>=0.2.1pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.5.0pyproject.toml
PyPIunidecode>=1.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.62.0pyproject.toml
PyPInest-asyncio>=1.5.1pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPIpyrate-limiter>=3.0.0pyproject.toml
PyPIhttpxthrottlecache>=0.3.0,<0.5.0pyproject.toml
PyPItruststore>=0.9.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 39

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 18 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPIhttpxthrottlecache—direkt
PyPIhumanize—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIlxml—direkt
PyPInest-asyncio—direkt
PyPIorjson—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpyarrow—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpyrate-limiter—direkt
PyPIrank-bm25—direkt
PyPIrapidfuzz—direkt
PyPIrich—direkt
PyPIstamina—direkt
PyPItabulate—direkt
PyPItextdistance—direkt
PyPItqdm—direkt
PyPItruststore—direkt
PyPIunidecode—direkt
PyPIadlfs—indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIduckdb—indirekt
PyPIfsspec—indirekt
PyPIgcsfs—indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPImcp—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpytest-retry—indirekt
PyPIresponses—indirekt
PyPIs3fs—indirekt
PyPIstarlette—indirekt
PyPItiktoken—indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIzstandard—indirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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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 v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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