Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-08 19:30 UTC

fizyk / port-for

`port-for` is a command-line utility and a python library that helps with local TCP ports managment. `port-for <foo>` script finds an unused port and associates it with `<foo>`. Subsequent calls will return the same port number.

PythonMIT★ 32 Sterne⑂ 8 Forksseit Juni 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

fizyk/port-for erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Vitality (79/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

34
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

Grzegorz ŚliwińskiPersönliches Konto
52 Follower38 öffentliche Reposseit März 2010Spyro-Soft AdTech

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIport-for1.0.08.192.42816vor 312 Tagenportposix

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 3 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen285 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year285
human_commit_share0,24
days_since_last_push3
active_weeks_last_year51
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus12 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
16.2/36Release-Aktualitätletztes Release vor 312 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 175,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release312
mean_days_between_releases175,9
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?

55Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24.2/60Stars32 Stars
7/25Forks8 Forks
0/15Watcher2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8
stars32
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat8.192.428 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesport-for
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads8.192.428
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.5/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 84 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,843
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote92 % der Issues geschlossen
29.5/30PR-Annahme421/428 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs421
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs7
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Code-Review. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
12.4/25Reichweite des Inhabers52 Follower von fizyk
23.6/25Kontohistorie38 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers52
owner_typeUser
is_verified
owner_loginfizyk
public_repos38
account_age_days5.981
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 312 Tagen
20/20Versionshistorie16 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesport-for
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish312

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests15 out of 15 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
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Reviewkeine Daten
2.5/2.5Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,6
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier50
security_posture_after_multiplier33
security_posture_before_jurisdiction66
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Code-Review, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages31
unassessed_packages1
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 31 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

57Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
24.4/40Lesbare Commit-Historie11 von 24 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,458
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungport_for/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung27 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsport_for/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,27
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (port_for/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/13 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes13.189
source_files_sampled13
oversized_source_files0

Eckdaten

32GitHub-Sterne
12Mitwirkende
285Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8 ⇿
0Sterne
8Forks
9Releases

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.

02468812014-032019-052024-08
Major 0Minor 3Patch 6

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6Gesamtwert

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 · 2026-08-08 19:29 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
k. A.Code-ReviewFound no human activity in the last 15 changesets
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 32

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 32 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIcli-ui0.19.0indirekt
PyPIclick8.4.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIport-for1.0.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIschema0.7.8indirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItbump6.11.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.11.8indirekt
PyPItowncrier25.8.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 31 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 1 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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

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.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.