Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 01:49 UTC

eccenca / cmem-plugin-currencies

Convert prices between currencies.

PythonApache-2.0★ 0 Sterne⑂ 1 Forkseit Juli 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#corporate-memory#currency-converter#currency-exchange-rates#eccenca#plugin

eccenca/cmem-plugin-currencies erreicht einen Gesundheitsindex von 62 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (76/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (36/100). Zuletzt vor 12 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

62
gesamt / 100
Mittel

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.

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

Eigentümerschaft

eccenca GmbHOrganisation · verifizierte Domain
25 Follower107 öffentliche Reposseit März 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcmem-plugin-currencies0.11.01486vor 45 Tageneccenca-corporate-memoryplugin

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

56Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 12 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
8.6/18Commit-Volumen — 8 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year8
human_commit_share1
days_since_last_push12
active_weeks_last_year5

Release-Disziplin

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 6 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 45 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 148,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count6
latest_release_tagv0.11.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release45
mean_days_between_releases148,4
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?

36Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 0 Stars
0/25Forks — 1 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars0
watchers8
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
29/80Downloads pro Monat — 148 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescmem-plugin-currencies
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads148
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 73 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,732

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
22.5/30PR-Annahme — 3/4 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs3
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
10.2/25Reichweite des Inhabers — 25 Follower von eccenca
25/25Kontohistorie — 107 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers25
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_logineccenca
public_repos107
account_age_days4.923

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 45 Tagen
20/20Versionshistorie — 6 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescmem-plugin-currencies
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish45

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 3 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

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscorporate-memory, currency-converter, currency-exchange-rates, eccenca, plugin
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
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
2.5/2.5CI-Tests — 3 out of 3 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
0/7.5Code-Review — Found 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 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
3/7.5Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
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
6.8/7.5Token-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_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
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_packages31
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:cmem-plugin-currencies@0.11.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 31 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

6Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
6.5/40Lesbare Commit-Historie — 5 von 41 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,122
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Taskfile.yaml
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
9.8/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 41 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesTaskfile.yaml
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,049
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/10 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes13.636
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Eckdaten

0GitHub-Sterne
4Mitwirkende
8Commits, letzte 12 Monate
12Tage seit letztem Push
6Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-19 01:49 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
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
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIrequests^2.33.0pyproject.toml
PyPIcmem-plugin-base^4.20.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 86

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcmem-plugin-base4.20.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.0indirekt
PyPIast-serialize0.9.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIclick-didyoumean0.3.1indirekt
PyPIclick-help-colors0.9.4indirekt
PyPIcmem-client1.1.0indirekt
PyPIcmem-cmemc26.2.1indirekt
PyPIcmem-cmempy25.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIconfigparser7.2.0indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeptry0.25.1indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIgenbadge1.1.3indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.27.2indirekt
PyPIhumanize4.16.0indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjunit-xml1.9indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIlinkify-it-py2.2.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImemray1.20.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInatsort8.4.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpip26.2.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.7indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprometheus-client0.24.1indirekt
PyPIpycountry26.2.16indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpydantic-extra-types2.11.1indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-dotenv0.5.2indirekt
PyPIpytest-html4.2.0indirekt
PyPIpytest-memray1.10.0indirekt
PyPIpytest-metadata3.1.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpython-ulid3.2.1indirekt
PyPIrdflib7.6.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrequirements-parser0.13.1indirekt
PyPIrich14.3.4indirekt
PyPIruff0.16.6indirekt
PyPIsemver3.0.4indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmart-open7.7.1indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPItextual8.2.8indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItreelib1.8.0indirekt
PyPItrivy-py-ecc0.73.0.1indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwrapt2.4.0indirekt
PyPIxdg-base-dirs6.0.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:cmem-plugin-currencies@0.11.0 zieht 31 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

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