Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-27 11:38 UTC

iMicknl / python-overkiz-api

A fully asynchronous and user-friendly API client for the OverKiz platform. This client enables interaction with smart devices connected to OverKiz, supporting multiple vendors such as Somfy TaHoma and Atlantic Cozytouch.

PythonMIT★ 58 Sterne⑂ 36 Forksseit Juli 2020Auf GitHub ansehen ↗

iMicknl/python-overkiz-api erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Mick VleeshouwerPersönliches Konto
306 Follower81 öffentliche Reposseit Feb. 2012@AWS Startups

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpyoverkiz2.1.243.648117vor 0 Tagen

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-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 371 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_year371
human_commit_share0,21
days_since_last_push0
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 12,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv2.1.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases12,7
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?

54Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.5/60Stars — 58 Stars
12.9/25Forks — 36 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks36
stars58
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
61.9/80Downloads pro Monat — 43.648 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyoverkiz
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads43.648
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 69 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 25 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,689
Wie die Bewertung erfolgt
40.8/42Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
20.7/30PR-Annahme — 1.485/2.153 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.485
open_issues3
closed_issues101
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,971
closed_unmerged_prs668
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
17.9/25Reichweite des Inhabers — 306 Follower von iMicknl
25/25Kontohistorie — 81 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers306
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginiMicknl
public_repos81
account_age_days5.343
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 117 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyoverkiz
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://imicknl.github.io/python-overkiz-api/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstahoma, python, somfy, overkiz, tahoma-api, rexel, cozy-touch, hi-kumo, atlantic
has_wikinein
homepagehttps://imicknl.github.io/python-overkiz-api/
docs_sitehttps://imicknl.github.io/python-overkiz-api/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
0/7.5Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 15 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
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,6
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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories10
affected_packages2
assessed_packages68
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 68 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

81Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://code.visualstudio.com/llms.txt)
35.6/40Lesbare Commit-Historie — 14 von 21 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://code.visualstudio.com/llms.txt
legible_history_share0,667
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes11.177
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — pyoverkiz/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 79 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configspyoverkiz/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,79
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyoverkiz/py.typed)
47.9/55Handhabbare Dateigrößen — 7/54 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes255.080
source_files_sampled54
oversized_source_files7

Eckdaten

58GitHub-Sterne
25Mitwirkende
371Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
3offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:pyoverkiz@2.1.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 36 ⇿
0Sterne
36Forks
99Releases

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.

01325383612021-012023-112026-09
Major 1Minor 18Patch 71

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6Gesamtwert

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 · 2026-09-27 11:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 15 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
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>=3.10.3,<4.0.0pyproject.toml
PyPIbackoff<3.0,>=1.10.0pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2pyproject.toml
PyPIcattrs>=23.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 68

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 64 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.14.3direkt
PyPIattrs26.1.0direkt
PyPIbackoff2.2.1direkt
PyPIcattrs26.2.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIboto31.43.98indirekt
PyPIbotocore1.43.100indirekt
PyPIcertifi2025.6.15indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.0indirekt
PyPIecdsa0.19.1indirekt
PyPIenvs1.4indirekt
PyPIfrozenlist1.7.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.2indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.0.1indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.4indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirekt
PyPImultidict6.5.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprek0.5.3indirekt
PyPIpropcache0.3.2indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions12.0.1indirekt
PyPIpyoverkiz2.1.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-jose3.5.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIruff0.16.8indirekt
PyPIs3transfer0.19.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIty0.0.82indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwarrant-lite1.0.4indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIyarl1.20.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 68 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
ecdsa0.19.1indirekthoch40.19.2
pyasn10.6.3indirekthoch60.6.4

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 Statistiken — PyPI.