Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 09:36 UTC

hadialqattan / pycln

A formatter for finding and removing unused import statements.

PythonMIT★ 315 Sterne⑂ 23 Forksseit Aug. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python3#quality-assurance#formatters#linters#cli-app#pypi-package#cross-platform#pycln#unused-imports

hadialqattan/pycln erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (85/100) ab, am schwächsten bei Vitality (35/100). Zuletzt vor 241 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
gesamt / 100
Gut

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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Hadi AlqattanPersönliches Konto
145 Follower31 öffentliche Reposseit Mai 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpycln2.6.0346.91646vor 325 Tagenformatterlinterquality-assurancetoolscli

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

35Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

11Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
3.6/36Push-Aktualität — letzter Push vor 241 Tagen
0.7/36Commit-Rhythmus — 1/52 Wochen mit Commits
7/18Commit-Volumen — 5 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year5
human_commit_share0,67
days_since_last_push241
active_weeks_last_year1

Release-Disziplin

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 46 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 325 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 96,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count46
latest_release_tagv2.6.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release325
mean_days_between_releases96,8
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

Popularität & Verbreitung

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
40.5/60Stars — 315 Stars
11.2/25Forks — 23 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks23
stars315
watchers4
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges15
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
73.9/80Downloads pro Monat — 346.916 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycln
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads346.916
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 14 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,961

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.1/42Issue-Lösungsquote — 91 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme — 162/195 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs162
open_issues8
closed_issues77
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,906
closed_unmerged_prs33
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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
15.6/25Reichweite des Inhabers — 145 Follower von hadialqattan
23/25Kontohistorie — 31 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers145
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginhadialqattan
public_repos31
account_age_days2.671
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 325 Tagen
20/20Versionshistorie — 46 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycln
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish325

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://hadialqattan.github.io/pycln
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython3, quality-assurance, formatters, linters, cli-app, pypi-package, cross-platform, pycln, unused-imports
has_wikinein
homepagehttps://hadialqattan.github.io/pycln
docs_sitehttps://hadialqattan.github.io/pycln
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

41Schwach
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 — 9 out of 22 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 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
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 — 12 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,1
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_packages11
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:pycln@2.6.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
31.8/40Lesbare Commit-Historie — 40 von 67 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,597
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 — .flake8, .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 33 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,33

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/52 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes42.890
source_files_sampled52
oversized_source_files0

Eckdaten

315GitHub-Sterne
14Mitwirkende
5Commits, letzte 12 Monate
241Tage seit letztem Push
46Releases
1Bus-Faktor
8offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-01-25: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 315 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 313 ★ / 23 ⇿
313Sterne
23Forks
43Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-01-25 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

012525037531323152020-102023-072026-04
Major 0Minor 8Patch 29

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1Gesamtwert

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 · 2026-09-12 09:36 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-Tests9 out of 22 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 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.4.1pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3.1pyproject.toml
PyPIpathspec>=0.9.0pyproject.toml
PyPItomlkit>=0.11.1pyproject.toml
PyPIlibcst>=0.3.10pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 46

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 41 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIlibcst1.8.5direkt
PyPIpathspec0.12.1direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPItomlkit0.13.3direkt
PyPItyper0.20.0direkt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIcertifi2025.10.5indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIhypothesis6.141.1indirekt
PyPIhypothesmith0.3.3indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIlark1.3.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIoschmod0.3.12indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.3.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-randomly3.16.0indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml-ft8.0.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIsemver2.13.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIvirtualenv20.35.3indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pycln@2.6.0 zieht 11 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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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.