Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 01:39 UTC

dpranke / pyjson5

A Python implementation of the JSON5 data format

PythonEigene Lizenz★ 284 Sterne⑂ 35 Forksseit März 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

dpranke/pyjson5 erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (70/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (47/100). Zuletzt vor 6 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
gesamt / 100
Gut

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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Dirk PrankePersönliches Konto
43 Follower21 öffentliche Reposseit Dez. 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIjson50.15.049.564.27355vor 84 Tagenjson5

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

66Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
10.3/18Commit-Volumen — 13 Commits im letzten Jahr
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year13
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year7

Release-Disziplin

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 59 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 84 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 65,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count59
latest_release_tagv0.15.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release84
mean_days_between_releases65,1
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?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.8/60Stars — 284 Stars
12.8/25Forks — 35 Forks
6/15Watcher — 13 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks35
stars284
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
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)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 49.564.273 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjson5
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads49.564.273
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

28Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 91 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 15 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,911

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
25.6/30PR-Annahme — 35/41 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs35
open_issues7
closed_issues62
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,899
closed_unmerged_prs6
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

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.8/25Reichweite des Inhabers — 43 Follower von dpranke
21.8/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers43
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindpranke
public_repos21
account_age_days5.757
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 84 Tagen
20/20Versionshistorie — 55 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjson5
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish84

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

70Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
3.8/7.5Maintained — 4 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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
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
advisories50
affected_packages10
assessed_packages96
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 7, moderate 2, 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. 96 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

47Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
18.7/40Lesbare Commit-Historie — 35 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,35
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
11/11Statische Typprüfung — json5/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsjson5/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (json5/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/13 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes36.547
source_files_sampled13
oversized_source_files0

Eckdaten

284GitHub-Sterne
15Mitwirkende
13Commits, letzte 12 Monate
6Tage seit letztem Push
59Releases
1Bus-Faktor
7offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 35 ⇿
0Sterne
35Forks
53Releases

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.

01325383532015-062021-012026-08
Major 0Minor 12Patch 41

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-09-12 01:38 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
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
9Licenselicense file detected
5Maintained4 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
Alle Abhängigkeiten 96

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 96 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIast-serialize0.5.0indirekt
PyPIastroid3.2.4indirekt
PyPIastroid3.3.11indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.2.2.post1indirekt
PyPIbuild1.4.4indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcoverage7.5.4indirekt
PyPIcoverage7.8.0indirekt
PyPIcryptography47.0.0indirekt
PyPIcryptography48.0.0indirekt
PyPIdill0.4.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIid1.5.0indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIimportlib-resources6.4.5indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIisort6.1.0indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.0.1indirekt
PyPIjaraco-context6.1.1indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.1.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIkeyring25.5.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.11.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.5.0indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImore-itertools11.0.2indirekt
PyPImypy1.14.1indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.5indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpip26.0.1indirekt
PyPIpip26.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint3.2.7indirekt
PyPIpylint3.3.6indirekt
PyPIpylint4.0.5indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIreadme-renderer43.0indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIrequests2.32.4indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich14.3.4indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.15.13indirekt
PyPIsecretstorage3.3.3indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.13.3indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItwine6.1.0indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.13.2indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.2.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIzipp3.20.2indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 10

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 96 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 10 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
cryptography47.0.0indirekthoch750.0.0
cryptography48.0.0indirekthoch750.0.0
jaraco-context6.0.1indirekthoch26.1.0
pip26.0.1indirekthoch826.2.0
pip26.1.1indirekthoch426.2.0
urllib32.2.3indirekthoch122.7.0
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
requests2.32.4indirektmittel22.33.0
requests2.32.5indirektmittel22.33.0
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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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