Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 23:05 UTC

helloflask / bootstrap-flask

Bootstrap 4 & 5 helper for your Flask projects.

SCSS · Python · HTMLEigene Lizenz★ 1.195 Sterne⑂ 193 Forksseit Feb. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#jinja2#bootstrap-flask#flask-bootstrap#bootstrap#bootstrap4#flask#wtforms#flask-wtf#flask-sqlalchemy#bootstrap5#python

helloflask/bootstrap-flask erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (82/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (45/100). Zuletzt vor 25 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

HelloFlaskOrganisation
157 Follower23 öffentliche Reposseit Nov. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIBootstrap-Flask2.6.0148.86438vor 25 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

64Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 25 Tagen
1.4/36Commit-Rhythmus — 2/52 Wochen mit Commits
10/18Commit-Volumen — 12 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year12
human_commit_share0,97
days_since_last_push25
active_weeks_last_year2

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 19 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 25 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 152,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count19
latest_release_tag2.6.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release25
mean_days_between_releases152,5
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/60Stars — 1.195 Stars
19/25Forks — 193 Forks
7.9/15Watcher — 27 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks193
stars1.195
watchers27
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
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_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
69/80Downloads pro Monat — 148.864 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesBootstrap-Flask
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads148.864
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 79 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 32 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled32
top_contributor_share0,791

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
33.8/42Issue-Lösungsquote — 80 % der Issues geschlossen
22.8/30PR-Annahme — 162/213 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/15 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs162
open_issues35
closed_issues144
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d6
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,804
closed_unmerged_prs51
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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.8/25Reichweite des Inhabers — 157 Follower von helloflask
22.1/25Kontohistorie — 23 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers157
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginhelloflask
public_repos23
account_age_days3.607

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 25 Tagen
20/20Versionshistorie — 38 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesBootstrap-Flask
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish25

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
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://bootstrap-flask.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 11 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjinja2, bootstrap-flask, flask-bootstrap, bootstrap, bootstrap4, flask, wtforms, flask-wtf, flask-sqlalchemy, bootstrap5, python
has_wikija
homepagehttps://bootstrap-flask.readthedocs.io
docs_sitehttps://bootstrap-flask.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0.8/2.5CI-Tests — 5 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 11/15 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 5 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages8
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:Bootstrap-Flask@2.6.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
25.3/40Lesbare Commit-Historie — 46 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,474
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, tox.ini
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 3 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_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — SCSS ohne Typprüfungs-Konfiguration
50.9/55Handhabbare Dateigrößen — 3/40 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageSCSS
largest_source_bytes89.476
source_files_sampled40
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1.195GitHub-Sterne
32Mitwirkende
12Commits, letzte 12 Monate
25Tage seit letztem Push
19Releases
1Bus-Faktor
35offene 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 ★ / 193 ⇿
0Sterne
193Forks
19Releases

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.

0408012016020019142018-072022-082026-09
Major 1Minor 9Patch 9

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-09-17 23:04 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
3CI-Tests5 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 11/15 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 5 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 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIFlask—pyproject.toml
PyPIWTForms—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 71

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 68 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIflask—direkt
PyPIflask3.1.3direkt
PyPIwtforms3.1.2direkt
PyPIalabaster0.7.13indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.4indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbootstrap-flask—indirekt
PyPIbuild1.2.2.post1indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.6.1indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIflake87.1.2indirekt
PyPIflask-sqlalchemy—indirekt
PyPIflask-sqlalchemy3.1.1indirekt
PyPIflask-wtf—indirekt
PyPIflask-wtf1.2.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkupsafe2.1.5indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpallets-sphinx-themes2.3.0indirekt
PyPIpip-compile-multi2.6.4indirekt
PyPIpip-tools7.4.1indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpycodestyle2.12.1indirekt
PyPIpyflakes3.2.0indirekt
PyPIpygments2.19.1indirekt
PyPIpyproject-api1.8.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest8.3.5indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytz2025.1indirekt
PyPIrequests2.32.4indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsoupsieve2.7indirekt
PyPIsphinx7.1.2indirekt
PyPIsphinx-notfound-page1.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-log-cabinet1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.38indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItoposort1.10indirekt
PyPItox4.24.2indirekt
PyPItyping-extensions4.12.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.5indirekt
PyPIwheel0.46.2indirekt
PyPIzipp3.20.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:Bootstrap-Flask@2.6.0 zieht 8 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.