evidentlyai / evidently
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular data to Gen AI. 100+ metrics.
evidentlyai/evidently erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (87/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.
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.
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Paket-Ökosysteme
| Registry | Paket | Version | Downloads / Monat | Versionen | Zuletzt veröffentlicht |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | evidently | 0.7.21 | - | 152 | vor 155 Tagen |
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen |
| 22.2/36 | Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 118 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 118 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 7 |
| active_weeks_last_year | 32 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht |
| 27/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 155 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 24,1 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v0.7.21 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 155 |
| mean_days_between_releases | 24,1 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 60/60 | Stars — 7.800 Stars |
| 24.6/25 | Forks — 896 Forks |
| 9.6/15 | Watcher — 54 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 896 |
| stars | 7.800 |
| watchers | 54 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 0/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 2 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | nein |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/54 | Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 17/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 24 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 89 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 3 |
| contributors_sampled | 89 |
| top_contributor_share | 0,243 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 21.8/42 | Issue-Lösungsquote — 52 % der Issues geschlossen |
| 27.4/30 | PR-Annahme — 1.238/1.354 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 1.238 |
| open_issues | 238 |
| closed_issues | 257 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0,519 |
| closed_unmerged_prs | 116 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 0/20 | Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen |
| 18.4/25 | Reichweite des Inhabers — 361 Follower von evidentlyai |
| 19/25 | Kontohistorie — 10 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 361 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | evidentlyai |
| public_repos | 10 |
| account_age_days | 2.086 |
Paketpflege
Wie die Bewertung erfolgt
| 25/25 | Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi |
| 35/35 | Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 155 Tagen |
| 20/20 | Versionshistorie — 152 veröffentlichte Versionen |
| 20/20 | Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | evidently |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | nein |
| min_days_since_publish | 155 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 5 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — ruff.toml |
| 9.6/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | ja |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 0/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 14 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | data-drift, jupyter-notebook, pandas-dataframe, machine-learning, model-monitoring, html-report, mlops, data-science, hacktoberfest, data-quality, data-validation, generative-ai, llm, llmops |
| has_wiki | ja |
| homepage | https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| docs_site | https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | nein |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 0/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 25/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten — pnpm-lock.yaml |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | pnpm-lock.yaml |
| manifests | pyproject.toml, requirements.dev.txt, requirements.min.txt, ui/package.json |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | nein |
| has_dependabot_config | nein |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 25/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 74 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 85 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,85 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — docker/Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml |
| 11/11 | Statische Typprüfung — ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile |
| 0/10 | Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100 |
| 0/8 | Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | pnpm-lock.yaml |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | docker/Makefile |
| has_devcontainer | ja |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/45 | Typprüfbarer Code — Jupyter Notebook mit Typprüfungs-Konfiguration (ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json) |
| 54.4/55 | Handhabbare Dateigrößen — 11/1.078 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Jupyter Notebook |
| largest_source_bytes | 3.525.811 |
| source_files_sampled | 1.078 |
| oversized_source_files | 11 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) |
| 0/20 | MCP-Server |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — cookbook, examples, notebooks |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | cookbook, examples, notebooks |
| has_mcp_signal | nein |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | network-service |
Eckdaten
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
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/12 22:02:53 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 896 ⇿
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.
Jeder Punkt umfasst 6 Tage.
Direkte Abhängigkeiten 27
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | plotly | >=5.10.0,<6 | pyproject.toml |
| PyPI | statsmodels | >=0.14.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >=1.1.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pandas | >=1.3.5 | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | >=1.23.0 | pyproject.toml |
| PyPI | nltk | >=3.6.7 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | >=1.10.0 | pyproject.toml |
| PyPI | requests | >=2.32.0 | pyproject.toml |
| PyPI | PyYAML | >=6.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | >=1.10.16 | pyproject.toml |
| PyPI | litestar | >=2.19.0 | pyproject.toml |
| PyPI | typing-inspect | >=0.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | uvicorn | >=0.22.0 | pyproject.toml |
| PyPI | watchdog | >=3.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | typer | >=0.3 | pyproject.toml |
| PyPI | rich | >=13 | pyproject.toml |
| PyPI | iterative-telemetry | >=0.0.5 | pyproject.toml |
| PyPI | dynaconf | >=3.2.4 | pyproject.toml |
| PyPI | certifi | >=2024.7.4 | pyproject.toml |
| PyPI | urllib3 | >=1.26.19 | pyproject.toml |
| PyPI | fsspec | >=2024.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | ujson | >=5.4.0 | pyproject.toml |
| PyPI | deprecation | >=2.1.0 | pyproject.toml |
| PyPI | uuid6 | >=2024.7.10 | pyproject.toml |
| PyPI | cryptography | >=43.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-proto | >=1.25.0 | pyproject.toml |
| npm | @biomejs/biome | 1.9.4 | ui/package.json |
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
Abhängigkeits-Advisories 0
Die Installation von pypi:evidently@0.7.21 zieht 74 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
Feedback
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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.
Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.