Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-21 05:30 UTC

huggingface / sentence-transformers

State-of-the-Art Embeddings, Retrieval, and Reranking

PythonApache-2.0★ 19.023 Sterne⑂ 2.861 Forksseit Juli 2019Auf GitHub ansehen ↗

huggingface/sentence-transformers erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (70/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Hugging FaceOrganisation
67.306 Follower467 öffentliche Reposseit Feb. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsentence-transformers6.0.0-82vor 2 Tagentransformer-networksbertxlnetsentence-embeddingpytorchnlpdeep-learning

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

97Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen740 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year740
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus70 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 20,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tagv6.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases20,2
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?

75Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars19.023 Stars
25/25Forks2.861 Forks
12/15Watcher148 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.861
stars19.023
watchers148
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte 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_badges6
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

78Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.1/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,416
Wie die Bewertung erfolgt
21.2/42Issue-Lösungsquote50 % der Issues geschlossen
23.9/30PR-Annahme843/1.059 entschiedene PRs gemergt
11.1/13Newcomer PR acceptance12/14 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 4/24 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs843
open_issues1.274
closed_issues1.294
prs_merged_7d12
prs_decided_7d12
prs_merged_30d43
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,504
closed_unmerged_prs216
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d12
first_time_prs_decided_30d14
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers67.306 Follower von huggingface
25/25Kontohistorie467 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers67.306
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhuggingface
public_repos467
account_age_days3.476
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie82 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessentence-transformers
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests24 out of 24 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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://www.sbert.net
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikinein
homepagehttps://www.sbert.net
docs_sitehttps://www.sbert.net
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

72Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 4/24 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages33
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:sentence-transformers@6.0.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 33 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
24.2/40Lesbare Commit-Historie45 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,455
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfungsentence_transformers/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis5 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssentence_transformers/py.typed
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (sentence_transformers/py.typed)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen13/527 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes139.246
source_files_sampled527
oversized_source_files13
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples, 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

19.023GitHub-Sterne
99Mitwirkende
740Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
70Releases
2Bus-Faktor
1.274offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 14 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'sentence-transformers' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.861 ⇿
0Sterne
2.861Forks
38Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.5002.0002.5003.0002.861132023-052024-122026-08
Major 3Minor 17Patch 18

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-08-21 05:29 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests24 out of 24 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 4/24 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItransformers>=5.0.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.19pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=1.3.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.1.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.0.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.10.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 22

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 13 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhuggingface-hubdirekt
PyPInumpydirekt
PyPIscikit-learndirekt
PyPIscipydirekt
PyPItokenizersdirekt
PyPItorchdirekt
PyPItqdmdirekt
PyPItransformersdirekt
PyPItyping-extensionsdirekt
PyPIaccelerateindirekt
PyPIdatasetsindirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImyst-parser4.0.0indirekt
PyPIoptimum-intelindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-inline-tabs2023.4.21indirekt
PyPIsphinx-markdown-tables0.0.17indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2indirekt
PyPIsphinx-toolbox3.9.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid1.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:sentence-transformers@6.0.0 zieht 33 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.

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 StatistikenPyPI.