Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 16:28 UTC

facebookresearch / xformers

Hackable and optimized Transformers building blocks, supporting a composable construction.

PythonEigene Lizenz★ 10.549 Sterne⑂ 788 Forksseit Okt. 2021Auf GitHub ansehen ↗

facebookresearch/xformers erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (90/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (56/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Meta ResearchOrganisation · verifizierte Domain
37.508 Follower1.444 öffentliche Reposseit Jan. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIxformersverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.0.351.227.58573vor 208 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
20.1/36Commit-Rhythmus — 29/52 Wochen mit Commits
16.2/18Commit-Volumen — 63 Commits im letzten Jahr
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year63
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year29

Release-Disziplin

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 51 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 209 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 26,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count51
latest_release_tagv0.0.35
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release209
mean_days_between_releases26,7
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?

90Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.549 Stars
24.1/25Forks — 788 Forks
10.4/15Watcher — 76 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks788
stars10.549
watchers76
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescircleci.com, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

77Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 23 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled99
top_contributor_share0,229

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
20.9/42Issue-Lösungsquote — 50 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 507/625 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/30 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs507
open_issues363
closed_issues360
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,498
closed_unmerged_prs118
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 37.508 Follower von facebookresearch
25/25Kontohistorie — 1.444 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers37.508
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginfacebookresearch
public_repos1.444
account_age_days3.884

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 12 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://facebookresearch.github.io/xformers/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://facebookresearch.github.io/xformers/
docs_sitehttps://facebookresearch.github.io/xformers/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1/2.5CI-Tests — 2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 5/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
4.5/7.5Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 36 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,8
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
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_packages30
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:xformers@0.0.35 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 30 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 98 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black]), setup.cfg ([flake8])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 2/103 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes99.036
source_files_sampled103
oversized_source_files2

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 — 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

10.549GitHub-Sterne
99Mitwirkende
63Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
51Releases
3Bus-Faktor
363offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'xformers' points at a different repository (https://facebookresearch.github.io/xformers/); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 788 ⇿
0Sterne
788Forks
51Releases

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.

0200400600800756122021-102024-032026-08
Major 0Minor 0Patch 30

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-09-17 16:27 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
4CI-Tests2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 5/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
6Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities36 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 35

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 35 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPI0-0-35—indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIcmake—indirekt
PyPIdocutils0.17.1indirekt
PyPIeinops—indirekt
PyPIfairscale—indirekt
PyPIflake86.1.0indirekt
PyPIflake8-copyright—indirekt
PyPIgitpython—indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImslk—indirekt
PyPImypy1.10.0indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpandas2.2.2indirekt
PyPIpyre-check0.9.16indirekt
PyPIpyre-extensions0.0.29indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpytest-random-order1.1.1indirekt
PyPIpytest-timeout2.3.1indirekt
PyPIpytorch-lightning—indirekt
PyPIpytorch-sphinx-theme—indirekt
PyPIrecommonmark0.5.0indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIsentencepiece—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx5.0.0indirekt
PyPIstdlibs2024.1.28indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorchmetrics—indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPIufmt2.8.0indirekt
PyPIusort1.0.8.post1indirekt
PyPIxformers—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:xformers@0.0.35 zieht 30 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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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.