Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 19:47 UTC

girder / large_image

Python modules to work with large multiresolution images.

Python · JavaScriptApache-2.0★ 221 Sterne⑂ 52 Forksseit Nov. 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

girder/large_image erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt vor 6 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

GirderOrganisation
30 Follower75 öffentliche Reposseit Aug. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIlarge-image1.35.641.0151.759vor 6 Tagenlarge-image
PyPIgirder-large-image1.35.616.3491.757vor 6 Tagengirder-pluginlarge-image
PyPIgirder-large-image-annotation1.35.614.4981.745vor 6 Tagengirder-pluginlarge-image

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
29.8/36Commit-Rhythmus — 43/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 226 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year226
human_commit_share0,98
days_since_last_push6
active_weeks_last_year43

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 6 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 22,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.35.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases22,6

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
38/60Stars — 221 Stars
14.2/25Forks — 52 Forks
6.7/15Watcher — 17 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks52
stars221
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
64.8/80Downloads pro Monat — 71.862 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslarge-image, girder-large-image, girder-large-image-annotation
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads71.862
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

31Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 75 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 31 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled31
top_contributor_share0,753

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.4/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
29.5/30PR-Annahme — 1.774/1.806 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.774
open_issues50
closed_issues271
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d8
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio0,844
closed_unmerged_prs32
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
10.7/25Reichweite des Inhabers — 30 Follower von girder
25/25Kontohistorie — 75 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers30
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logingirder
public_repos75
account_age_days4.826

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 3 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 1.759 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslarge-image, girder-large-image, girder-large-image-annotation
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .eslintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
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 — http://girder.github.io/large_image/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttp://girder.github.io/large_image/
docs_sitehttp://girder.github.io/large_image/
has_readmeja
has_docs_dirja
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
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsgirder/pyproject.toml, girder/setup.py, girder_annotation/pyproject.toml, girder_annotation/setup.py, pyproject.toml, requirements-dev-osx.txt, requirements-dev.txt, requirements-test-core.txt, requirements-test.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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_packages5
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:large-image@1.35.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

62Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://girder.github.io/large_image/llms.txt)
32.1/40Lesbare Commit-Historie — 59 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://girder.github.io/large_image/llms.txt
legible_history_share0,602
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .eslintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.7/55Handhabbare Dateigrößen — 7/295 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes135.755
source_files_sampled295
oversized_source_files7

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

221GitHub-Sterne
31Mitwirkende
226Commits, letzte 12 Monate
6Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
50offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/10/20 19:45:11 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 ★ / 52 ⇿
0Sterne
52Forks
99Releases

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.

010203040505022016-052021-082026-10
Major 0Minor 21Patch 78

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

Alle Abhängigkeiten 98

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 98 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@egjs/hammerjs^2.0.8indirekt
npm@girder/eslint-config*indirekt
npm@girder/eslint-config3.0.0-rc1indirekt
npm@girder/pug-lint-config*indirekt
npm@girder/pug-lint-config^3.0.0-rc1indirekt
npmcodemirror^5.65.0indirekt
npmcopy-webpack-plugin^4.5.2indirekt
npmd3^3.5.16indirekt
npmeslint^8.20.0indirekt
npmeslint-config-semistandard^17.0.0indirekt
npmeslint-config-standard^17.0.0indirekt
npmeslint-plugin-backbone^2.1.1indirekt
npmeslint-plugin-import^2.25.3indirekt
npmeslint-plugin-import^2.26.0indirekt
npmeslint-plugin-n^15.2.4indirekt
npmeslint-plugin-n^15.3.0indirekt
npmeslint-plugin-promise^6.0.0indirekt
npmeslint-plugin-underscore^0.0.10indirekt
npmeslint-plugin-vue~9.14.0indirekt
npmgeojs^1.8.6indirekt
npmjs-yaml~4.1.0indirekt
npmjsonlint-mod^1.7.6indirekt
npmnyc^15.1.0indirekt
npmphantomjs-prebuilt^2.1.16indirekt
npmpug-lint^2.6.0indirekt
npmsinon^2.1.0indirekt
npmstylint^2.0.0indirekt
npmstylus-supremacy^2.17.5indirekt
npmtinycolor2~1.4.1indirekt
npmvue~2.6.14indirekt
npmvue-loader~15.9.8indirekt
npmvue-template-compiler~2.6.14indirekt
npmwebpack^3indirekt
npmyaml^2.1.1indirekt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIalbumentations—indirekt
PyPIcachetools—indirekt
PyPIdask—indirekt
PyPIgdal—indirekt
PyPIgirder—indirekt
PyPIgirder-jobs—indirekt
PyPIgirder-large-image—indirekt
PyPIgirder-worker—indirekt
PyPIgirder-worker-utils—indirekt
PyPIglymur—indirekt
PyPIh5py—indirekt
PyPIimportlib-metadata—indirekt
PyPIipyleaflet—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipyvue—indirekt
PyPIjsonschema—indirekt
PyPIlarge-image—indirekt
PyPIlarge-image-converter—indirekt
PyPIlarge-image-source-gdal—indirekt
PyPIlarge-image-source-tiff—indirekt
PyPIlarge-image-tasks—indirekt
PyPImapnik—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib1.5.1indirekt
PyPInd2—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy1.11.0indirekt
PyPIopencv-python—indirekt
PyPIopenpyxl—indirekt
PyPIopenslide-python—indirekt
PyPIorjson—indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpalettable—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpillow3.2.0indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpydicom—indirekt
PyPIpykdtree—indirekt
PyPIpylibmc—indirekt
PyPIpylibtiff—indirekt
PyPIpyproj—indirekt
PyPIpython-bioformats—indirekt
PyPIpython-calamine—indirekt
PyPIpyvips—indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIredis—indirekt
PyPIrequests2.10.0indirekt
PyPIscikit-image—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsimplejpeg—indirekt
PyPItifftools—indirekt
PyPItol-colors—indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorchvision—indirekt
PyPItornado—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPItyping-extensions—indirekt
PyPIumap-learn—indirekt
PyPIvirtualenv—indirekt
PyPIwsidicom—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:large-image@1.35.6 zieht 5 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.