Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 20:35 UTC

freelabz / secator

secator - the pentester's swiss knife

PythonEigene Lizenz★ 1.310 Sterne⑂ 134 Forksseit Feb. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird

freelabz/secator erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (59/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

FreelabzOrganisation
51 Follower27 öffentliche Reposseit Feb. 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsecator0.44.01.888107vor 1 Tagautomationcybersecuritypentestreconvulnerability

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 0 Tagen
29.8/36Commit-Rhythmus — 43/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 391 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year391
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 93 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 8,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count93
latest_release_tagv0.44.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases8,4
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?

74Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
50.6/60Stars — 1.310 Stars
17.7/25Forks — 134 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks134
stars1.310
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgoreportcard.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
43.7/80Downloads pro Monat — 1.888 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessecator
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.888
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 94 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 15 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,937
Wie die Bewertung erfolgt
30.5/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
26.2/30PR-Annahme — 739/846 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs739
open_issues125
closed_issues333
prs_merged_7d12
prs_decided_7d14
prs_merged_30d45
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,727
closed_unmerged_prs107
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
12.3/25Reichweite des Inhabers — 51 Follower von freelabz
17.8/25Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers51
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginfreelabz
public_repos27
account_age_days1.323

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 107 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessecator
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 10 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.freelabz.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsautomation, cybersecurity, hacking, osint, pentesting, reconnaissance, security, security-audit, security-tools, vulnerability, vulnerability-scanners, secator
has_wikija
homepagehttps://docs.freelabz.com
docs_sitehttps://docs.freelabz.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

59Mittel · 16 % des Gesamtindex
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 — 30 out of 30 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
2/5Security-Policy — security policy file 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.
Wie die Bewertung erfolgt
14.8/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: click 8.2.2 (high 7.2)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
33.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 141 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages58
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:secator@0.44.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 58 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.

78Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.freelabz.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.freelabz.com/llms.txt
legible_history_share0,99
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5.144
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — tests/integration/wordpress_toolbox/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 64 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filestests/integration/wordpress_toolbox/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,64
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 5/256 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes143.131
source_files_sampled256
oversized_source_files5

Eckdaten

1.310GitHub-Sterne
15Mitwirkende
391Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
93Releases
1Bus-Faktor
125offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'secator-worker' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 134 ⇿
0Sterne
134Forks
88Releases

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.

0255075100125150134332024-012025-052026-08
Major 0Minor 43Patch 45

Jeder Punkt umfasst 3 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 · 2026-09-18 20:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 27
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbeautifulsoup4<= 5pyproject.toml
PyPIcelery< 6pyproject.toml
PyPIdistro< 2pyproject.toml
PyPIcpe< 2pyproject.toml
PyPIdotmap< 2pyproject.toml
PyPIdnspython< 3pyproject.toml
PyPIfree-proxy< 2pyproject.toml
PyPIfurl< 3pyproject.toml
PyPIgreenlet< 4pyproject.toml
PyPIhumanize< 5pyproject.toml
PyPIifaddr< 1pyproject.toml
PyPIjinja2< 4pyproject.toml
PyPIorjson< 4pyproject.toml
PyPIpackaging< 25pyproject.toml
PyPIpython-dotenv< 2pyproject.toml
PyPIpyyaml< 7pyproject.toml
PyPIpydantic< 3pyproject.toml
PyPIrequests< 3pyproject.toml
PyPIrich< 14pyproject.toml
PyPIrich-click< 1.9pyproject.toml
PyPIclick< 8.3pyproject.toml
PyPIpsutil< 7pyproject.toml
PyPIretry< 1pyproject.toml
PyPItldextract< 6pyproject.toml
PyPItyping_extensions< 5pyproject.toml
PyPIvalidators>=0.34, <1pyproject.toml
PyPIxmltodict< 1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 42

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 27 direkte und 15 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIcelery—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIcpe—direkt
PyPIdistro—direkt
PyPIdnspython—direkt
PyPIdotmap—direkt
PyPIfree-proxy—direkt
PyPIfurl—direkt
PyPIgreenlet—direkt
PyPIhumanize—direkt
PyPIifaddr—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIorjson—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpsutil—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIretry—direkt
PyPIrich—direkt
PyPIrich-click—direkt
PyPItldextract—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIvalidators—direkt
PyPIxmltodict—direkt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIflower—indirekt
PyPIgoogle-api-python-client—indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage—indirekt
PyPIgspread—indirekt
PyPIhatch—indirekt
PyPIlitellm—indirekt
PyPImemray—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpyinstrument—indirekt
PyPIpymongo—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIredis—indirekt
PyPIwatchdog—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:secator@0.44.0 zieht 58 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
click8.2.2direkthoch18.3.3

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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