Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-13 09:15 UTC

eval-hub / eval-hub-sdk

Python Client and Framework Adapter SDK for EvalHub

PythonApache-2.0★ 6 Sterne⑂ 12 Forksseit Dez. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

eval-hub/eval-hub-sdk erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (45/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AI Evaluation HubOrganisation
15 Follower6 öffentliche Reposseit Nov. 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIeval-hub-sdk1.0.613.97530vor 0 Tagenaievaluationframeworksdktrustyai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
27.7/36Commit-Rhythmus — 40/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 247 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year247
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year40

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 30 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 12,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count30
latest_release_tagv1.0.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases12,2
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?

45Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
11.3/60Stars — 6 Stars
8.7/25Forks — 12 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks12
stars6
watchers0
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)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
55.3/80Downloads pro Monat — 13.975 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageseval-hub-sdk
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads13.975
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?

77Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 24 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 32 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled11
top_contributor_share0,24
Wie die Bewertung erfolgt
35/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
27.1/30PR-Annahme — 161/178 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs161
open_issues3
closed_issues15
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs17
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
8.7/25Reichweite des Inhabers — 15 Follower von eval-hub
8/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers15
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logineval-hub
public_repos6
account_age_days329

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 30 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageseval-hub-sdk
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 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 — 12 out of 12 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://github.com/eval-hub/eval-hub-sdk
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://github.com/eval-hub/eval-hub-sdk
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 32 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 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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 — 38 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. 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.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.259
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/evalhub/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 46 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/evalhub/py.typed
agent_commit_share0,46
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/evalhub/py.typed)
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 2/98 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes64.002
source_files_sampled98
oversized_source_files2
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 — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

6GitHub-Sterne
11Mitwirkende
247Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
30Releases
3Bus-Faktor
3offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:eval-hub-sdk@1.0.6; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 12 ⇿
0Sterne
12Forks
21Releases

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.

0246810121232025-122026-032026-07
Major 0Minor 2Patch 10
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-10-13 09:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 32 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 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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
0Vulnerabilities38 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.7.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.0pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata>=6.0.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.8.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

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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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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