Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 20:59 UTC

erdogant / d3graph

Creation of interactive networks using d3 Javascript

Jupyter Notebook · PythonEigene Lizenz★ 203 Sterne⑂ 30 Forksseit Dez. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#network#d3js#d3js-graph#python#interactive#adjacency-matrix#graph#force-directed-graph#d3-javascript#d3graph

erdogant/d3graph erreicht einen Gesundheitsindex von 62 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (79/100) ab, am schwächsten bei Security (38/100). Zuletzt heute 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

ErdoganPersönliches Konto
510 Follower59 öffentliche Reposseit Aug. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPId3graph2.9.67.85673vor 0 Tagenpythonnetworkgraphnetwork-analysisvisualizationinteractived3jsd3graphdata-visualizationwebmodularcustomizable

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
15.8/18Commit-Volumen — 57 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year57
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year5

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 74 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count74
latest_release_tag2.9.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases11,1
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?

53Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.4/60Stars — 203 Stars
12.2/25Forks — 30 Forks
3.3/15Watcher — 5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks30
stars203
watchers5
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_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
51.9/80Downloads pro Monat — 7.856 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesd3graph
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7.856
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?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

22Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 93 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,931

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30.9/42Issue-Lösungsquote — 74 % der Issues geschlossen
22.5/30PR-Annahme — 9/12 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs9
open_issues9
closed_issues25
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,735
closed_unmerged_prs3
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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.5/25Reichweite des Inhabers — 510 Follower von erdogant
24.9/25Kontohistorie — 59 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers510
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginerdogant
public_repos59
account_age_days3.259
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 — 73 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesd3graph
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

58Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://erdogant.github.io/d3graph
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsnetwork, d3js, d3js-graph, python, interactive, adjacency-matrix, graph, force-directed-graph, d3-javascript, d3graph
has_wikija
homepagehttps://erdogant.github.io/d3graph
docs_sitehttps://erdogant.github.io/d3graph
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

38Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

38Schwach
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
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate3,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung, OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Jupyter Notebook ohne Typprüfungs-Konfiguration
46.4/55Handhabbare Dateigrößen — 5/32 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes337.945
source_files_sampled32
oversized_source_files5

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

203GitHub-Sterne
6Mitwirkende
57Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
74Releases
1Bus-Faktor
9offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8Gesamtwert

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 · 2026-07-17 20:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIcolourmap—pyproject.toml
PyPInetworkx>2pyproject.toml
PyPIismember—pyproject.toml
PyPIjinja2—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPImarkupsafe—pyproject.toml
PyPIpython-louvain—pyproject.toml
PyPIdatazets—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 17

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 7 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcolourmap—direkt
PyPIdatazets—direkt
PyPIismember—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPImarkupsafe—direkt
PyPInetworkx—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpython-louvain—direkt
PyPIirelease—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIrst2pdf—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIsphinxcontrib-fulltoc—indirekt
PyPItabulate—indirekt
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 v0.12.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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