Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-06 01:29 UTC

flixOpt / flixopt

Vector based Energy Optimization Framework

PythonMIT★ 23 Sterne⑂ 9 Forksseit Sept. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#energy-system#energy-system-modeling#climate-change#energy#energy-systems#linear-programming#mathematical-modelling#milp#mixed-integer-linear-programming#modeling#optimisation#optimization#python#renewables

flixOpt/flixopt erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (50/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

flixOpt toolboxOrganisation
11 Follower1 öffentliches Reposeit Sept. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIflixopt8.1.041189vor 2 Tagenoptimizationenergy-systemsnumerical-analysis

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 552 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year552
human_commit_share0,26
days_since_last_push2
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv8.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases6,5
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?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
21.8/60Stars — 23 Stars
7.5/25Forks — 9 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks9
stars23
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges14
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
34.9/80Downloads pro Monat — 411 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesflixopt
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads411
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,955

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
31.1/42Issue-Lösungsquote — 74 % der Issues geschlossen
23.4/30PR-Annahme — 455/583 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/15 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs455
open_issues40
closed_issues114
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,74
closed_unmerged_prs128
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
7.8/25Reichweite des Inhabers — 11 Follower von flixOpt
10.1/25Kontohistorie — 1 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers11
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginflixOpt
public_repos1
account_age_days1.453

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie — 89 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesflixopt
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 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 — 29 out of 29 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

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://flixopt.github.io/flixopt/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsenergy-system, energy-system-modeling, climate-change, energy, energy-systems, linear-programming, mathematical-modelling, milp, mixed-integer-linear-programming, modeling, optimisation, optimization, python, renewables
has_wikija
homepagehttps://flixopt.github.io/flixopt/
docs_sitehttps://flixopt.github.io/flixopt/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
0/7.5Code-Review — Found 0/15 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages39
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:flixopt@8.1.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 39 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.

55Mittel · 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 — 26 von 26 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 23 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 49 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,23
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,49

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51/55Handhabbare Dateigrößen — 10/139 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes120.752
source_files_sampled139
oversized_source_files10

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, recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks, recipes
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

23GitHub-Sterne
3Mitwirkende
552Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
40offene 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 ★ / 9 ⇿
0Sterne
9Forks
59Releases

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.

0246810912024-012024-122025-12
Major 4Minor 12Patch 40

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-09-06 01:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/15 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>= 1.21.5, < 3pyproject.toml
PyPIpandas>= 2.0.0, < 3pyproject.toml
PyPIxarray>=2024.2.0, <2026.8pyproject.toml
PyPIlinopy>=0.5.1, <0.10pyproject.toml
PyPInetcdf4>=1.6.1, <1.7.5pyproject.toml
PyPIpyyaml>= 6.0.0, < 7pyproject.toml
PyPIcolorlog>= 6.8.0, < 7pyproject.toml
PyPItqdm>= 4.66.0, < 5pyproject.toml
PyPIhighspy>= 1.5.3, < 2, != 1.14.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>= 3.5.2, < 4pyproject.toml
PyPIplotly>= 5.15.0, < 7pyproject.toml
PyPIxarray_plotly>= 0.0.13, < 1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 49

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 37 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcolorlog—direkt
PyPIhighspy1.13.1direkt
PyPIlinopy—direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPInetcdf4—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIplotly—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPItqdm—direkt
PyPIxarray—direkt
PyPIxarray-plotly—direkt
PyPIdash4.4.0indirekt
PyPIdash-cytoscape1.0.2indirekt
PyPIdash-daq0.6.0indirekt
PyPIdemandlib—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIholidays—indirekt
PyPImarkdown-include0.8.1indirekt
PyPImike2.2.0indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-gen-files0.6.1indirekt
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.5.3indirekt
PyPImkdocs-include-markdown-plugin7.3.0indirekt
PyPImkdocs-jupyter0.26.3indirekt
PyPImkdocs-literate-nav0.6.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-minify-plugin0.8.0indirekt
PyPImkdocs-plotly-plugin0.1.3indirekt
PyPImkdocs-table-reader-plugin3.1.0indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirekt
PyPInbformat5.11.1indirekt
PyPInetworkx3.0.0indirekt
PyPInotebook—indirekt
PyPIpooch1.9.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpvlib—indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpyvis0.3.2indirekt
PyPIruff0.16.3indirekt
PyPIscipy1.16.3indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPItsam3.4.0indirekt
PyPItsam-xarray0.6.6indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:flixopt@8.1.0 zieht 39 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

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit flixOpt/flixopt teilen. Nebeneinander lesen →

100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryAußergewöhnlich100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Außergewöhnlich99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Außergewöhnlich98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Außergewöhnlich97google-deepmind/optaxOptax is a gradient processing and optimization library for JAX.Außergewöhnlich100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Außergewöhnlich

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.