Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 10:59 UTC

hyprland-community / pyprland

Scratchpads & many goodies for Hyprland & others [maintainer=@fdev31]

Python · VueMIT★ 710 Sterne⑂ 37 Forksseit Apr. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#asyncio#extension#hyprland#hyprland-ipc#menus#multiscreen#python#scratchpad#scriptable#shortcuts#desktop#productivity#quality-of-life#hacktoberfest#color-scheme#eyecandy#wallpaper-changer

hyprland-community/pyprland erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Hyprland CommunityOrganisation
411 Follower30 öffentliche Reposseit Dez. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpyprland3.4.614.016111vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
27.7/36Commit-Rhythmus — 40/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 500 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year500
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year40

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 99 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 23,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count99
latest_release_tag3.4.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases23,8
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?

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
46.2/60Stars — 710 Stars
13/25Forks — 37 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks37
stars710
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

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_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
55.3/80Downloads pro Monat — 14.016 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyprland
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads14.016
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)

33Gefährdet
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 — 25 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,96

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
25.9/30PR-Annahme — 51/59 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/28 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs51
open_issues2
closed_issues181
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs8
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
18.8/25Reichweite des Inhabers — 411 Follower von hyprland-community
18.6/25Kontohistorie — 30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers411
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginhyprland-community
public_repos30
account_age_days1.410

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 111 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyprland
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 17 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsasyncio, extension, hyprland, hyprland-ipc, menus, multiscreen, python, scratchpad, scriptable, shortcuts, desktop, productivity, quality-of-life, hacktoberfest, color-scheme, eyecandy, wallpaper-changer
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.2/2.5CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 4/28 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 8 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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
0/7.5Vulnerabilities — 68 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
20.2/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: markdown-it 14.1.0 (moderate 5.3)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
35.3/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 249 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories95
affected_packages26
assessed_packages565
unassessed_packages1
affected_by_severitycritical 2, high 18, moderate 5, low 1
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 565 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

57Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

18Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
18.2/40Lesbare Commit-Historie — 32 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,34
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Nix, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixja
has_testsja
lockfilesCargo.lock, package-lock.json, pnpm-lock.yaml, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestsclient/pypr-rs/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0,06

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 1/203 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes84.274
source_files_sampled203
oversized_source_files1

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
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

710GitHub-Sterne
25Mitwirkende
500Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
99Releases
1Bus-Faktor
2offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'pypr_examples' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:pyprland@3.4.6; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 37 ⇿
0Sterne
37Forks
98Releases

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.

01325383722023-052025-022026-10
Major 2Minor 15Patch 81

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-10-19 10:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
5CI-Tests3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/28 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 8 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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
0Vulnerabilities68 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npmmarkdown-it^14.1.0package.json
PyPIaiofiles—pyproject.toml
PyPIaiohttp—pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPIpyprland^2.4.0sample_extension/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 566

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 560 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npmmarkdown-it14.1.0direkt
PyPIaiofiles25.1.0direkt
PyPIaiohttp3.14.5direkt
PyPIpillow13.0.0direkt
PyPIpyprland—direkt
PyPIpyprland3.4.5direkt
npm@algolia/abtesting1.11.0indirekt
npm@algolia/autocomplete-core1.17.7indirekt
npm@algolia/autocomplete-core1.9.3indirekt
npm@algolia/autocomplete-plugin-algolia-insights1.17.7indirekt
npm@algolia/autocomplete-plugin-algolia-insights1.9.3indirekt
npm@algolia/autocomplete-preset-algolia1.17.7indirekt
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npm@algolia/autocomplete-shared1.9.3indirekt
npm@algolia/cache-browser-local-storage4.23.3indirekt
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npm@algolia/client-personalization5.45.0indirekt
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npm@algolia/requester-browser-xhr5.45.0indirekt
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npm@esbuild/win32-ia320.20.2indirekt
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npm@rolldown/binding-linux-s390x-gnu1.0.0-rc.12indirekt
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PyPIwcwidth0.9.2indirekt
PyPIyarl1.25.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 26

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 565 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 26 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte. 1 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
rollup4.18.0indirektkritisch24.59.0
rollup4.53.3indirektkritisch14.59.0
@vue/server-renderer3.4.27indirekthoch13.6.0-rc.6
@vue/server-renderer3.5.25indirekthoch13.6.0-rc.6
@vue/server-renderer3.5.31indirekthoch13.6.0-rc.6
linkify-it5.0.0indirekthoch25.0.2
lodash4.17.21indirekthoch34.18.0
lodash-es4.17.21indirekthoch34.18.0
lodash-es4.17.23indirekthoch24.18.0
nanoid3.3.11indirekthoch35.1.16
nanoid3.3.7indirekthoch45.1.16
postcss8.4.38indirekthoch48.5.23
postcss8.5.6indirekthoch48.5.23
postcss8.5.8indirekthoch48.5.23
source-map-js1.2.0indirekthoch11.2.2
source-map-js1.2.1indirekthoch11.2.2
uuid11.1.0indirekthoch113.0.1
vite5.2.12indirekthoch158.0.16
vite5.4.21indirekthoch38.0.16
vite8.0.3indirekthoch58.0.16
markdown-it14.1.0direktmittel315.0.1
dompurify3.3.1indirektmittel193.4.16
esbuild0.20.2indirektmittel10.25.0
esbuild0.21.5indirektmittel10.25.0
mermaid11.12.2indirektmittel911.16.1
katex0.16.27indirektniedrig10.18.2

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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