Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 05:40 UTC

hyperbrowserai / python-sdk

PythonMIT★ 23 Sterne⑂ 3 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

hyperbrowserai/python-sdk erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (39/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

78
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.

78
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

HyperbrowserOrganisation
412 Follower22 öffentliche Reposseit Nov. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIhyperbrowser1.4.3-140vor 7 Tagen

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 7 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 120 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year120
human_commit_share1
days_since_last_push7
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 37 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv1.4.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases4,7
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?

39Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
21.8/60Stars — 23 Stars
2.5/25Forks — 3 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3
stars23
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 60 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,596

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
28.2/30PR-Annahme — 111/118 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs111
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d8
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs7
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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
18.8/25Reichweite des Inhabers — 412 Follower von hyperbrowserai
13.5/25Kontohistorie — 22 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers412
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginhyperbrowserai
public_repos22
account_age_days660

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 140 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageshyperbrowser
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

57Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 23 out of 23 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
4.5/7.5Code-Review — Found 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages13
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:hyperbrowser@1.4.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 13 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://hyperbrowser.ai/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 76 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://hyperbrowser.ai/llms.txt
legible_history_share0,76
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.286

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — hyperbrowser/py.typed, pyrightconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 6 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configshyperbrowser/py.typed, pyrightconfig.json
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (hyperbrowser/py.typed, pyrightconfig.json)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 1/155 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes66.429
source_files_sampled155
oversized_source_files1

Eckdaten

23GitHub-Sterne
6Mitwirkende
120Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
37Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'hyperbrowser' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿
0Sterne
3Forks
35Releases

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.

12233312025-092026-032026-09
Major 1Minor 8Patch 26
OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 05:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 19/30 approved changesets -- score normalized to 6
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
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.0,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.23.0,<1pyproject.toml
PyPIjsonref>=1.1.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=13,<16pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0,<5pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 21

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 16 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjsonref1.1.0direkt
PyPIpydantic2.10.6direkt
PyPItyping-extensions4.12.2direkt
PyPIwebsockets13.1direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.5.2indirekt
PyPIcertifi2024.8.30indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIh110.14.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.7indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpydantic-core2.27.2indirekt
PyPIpytest8.3.5indirekt
PyPIruff0.3.7indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:hyperbrowser@1.4.3 zieht 13 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.