Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 01:09 UTC

jax-ml / jax

Composable transformations of Python+NumPy programs: differentiate, vectorize, JIT to GPU/TPU, and more

PythonApache-2.0★ 36.100 Sterne⑂ 3.716 Forksseit Okt. 2018Auf GitHub ansehen ↗
#jax

jax-ml/jax erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. 5 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

jax-mlOrganisation
1.005 Follower15 öffentliche Reposseit Dez. 2019

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 7.922 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year7.922
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 19 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 23,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagjax-v0.11.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases23,3

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 36.100 Stars
25/25Forks — 3.716 Forks
14/15Watcher — 328 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3.716
stars36.100
watchers328
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor — 5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 15 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled99
top_contributor_share0,152

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
32.1/42Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
21.8/30PR-Annahme — 20.471/28.181 entschiedene PRs gemergt
2.6/13Newcomer PR acceptance — 1/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs20.471
open_issues1.698
closed_issues5.494
prs_merged_7d8
prs_decided_7d19
prs_merged_30d8
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,764
closed_unmerged_prs7.710
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
21.6/25Reichweite des Inhabers — 1.005 Follower von jax-ml
20.8/25Kontohistorie — 15 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.005
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginjax-ml
public_repos15
account_age_days2.436
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 37 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.jax.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 1 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjax
has_wikinein
homepagehttps://docs.jax.dev
docs_sitehttps://docs.jax.dev
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsbuild/requirements_lock_3_12.txt, build/requirements_lock_3_13.txt, build/requirements_lock_3_14.txt, build/requirements_lock_3_14_ft.txt, docs/requirements.txt, jaxlib/setup.py, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja

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
advisories0
affected_packages0
assessed_packages83
unassessed_packages74
affected_by_severitynone
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. 83 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 74 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
30.4/40Lesbare Commit-Historie — 57 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,57
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — build/rocm/docker/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — jax/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesbuild/rocm/docker/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsjax/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (jax/py.typed)
50.6/55Handhabbare Dateigrößen — 99/1.248 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes2.365.874
source_files_sampled1.248
oversized_source_files99

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — jaxlib/gpu/triton.proto, jaxlib/mosaic/gpu/mosaic_gpu.proto, jaxlib/py_host_callback.proto, jaxlib/pytree.proto
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_filesjaxlib/gpu/triton.proto, jaxlib/mosaic/gpu/mosaic_gpu.proto, jaxlib/py_host_callback.proto, jaxlib/pytree.proto
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

36.100GitHub-Sterne
99Mitwirkende
7.922Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
5Bus-Faktor
1.698offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3.716 ⇿
0Sterne
3.716Forks
24Releases

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.

2.5002.7503.0003.2503.5003.7503.716102024-122025-102026-08
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

Alle Abhängigkeiten 157

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 157 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIabsl-py—indirekt
PyPIabsl-py2.5.0indirekt
PyPIauditwheel—indirekt
PyPIauditwheel6.7.0indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcloudpickle—indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcmake—indirekt
PyPIcolorama—indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIetils—indirekt
PyPIetils1.14.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock—indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIflatbuffers—indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIflax—indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIhypothesis6.163.0indirekt
PyPIimportlib-metadata—indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIjax—indirekt
PyPIjax-cuda12-pjrt—indirekt
PyPIjax-cuda12-pjrt0.11.0indirekt
PyPIjax-cuda12-plugin—indirekt
PyPIjax-cuda12-plugin0.11.0indirekt
PyPIjax-cuda13-pjrt—indirekt
PyPIjax-cuda13-pjrt0.11.0indirekt
PyPIjax-cuda13-plugin—indirekt
PyPIjax-cuda13-plugin0.11.0indirekt
PyPIjaxlib—indirekt
PyPIjaxlib0.11.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlibtpu—indirekt
PyPIlibtpu0.0.44.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPIml-dtypes—indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImpmath—indirekt
PyPImpmath1.4.1indirekt
PyPImyst-nb—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy2.5.1indirekt
PyPInumpy-typing-compat20260602.2.5indirekt
PyPInvidia-cublas—indirekt
PyPInvidia-cublas13.6.0.2indirekt
PyPInvidia-cublas-cu12—indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10indirekt
PyPInvidia-cuda-cccl13.3.3.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27indirekt
PyPInvidia-cuda-crt—indirekt
PyPInvidia-cuda-crt13.3.73indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti—indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.3.75indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu12—indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc—indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc13.3.73indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu12—indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc—indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.3.33indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu12—indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime—indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.3.29indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu12—indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.24.0.43indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.24.0.43indirekt
PyPInvidia-cufft—indirekt
PyPInvidia-cufft12.3.0.29indirekt
PyPInvidia-cufft-cu12—indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4indirekt
PyPInvidia-cusolver—indirekt
PyPInvidia-cusolver12.2.6.9indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu12—indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82indirekt
PyPInvidia-cusparse—indirekt
PyPInvidia-cusparse12.8.2.51indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu12—indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65indirekt
PyPInvidia-nccl-cu12—indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7indirekt
PyPInvidia-nccl-cu13—indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.30.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink—indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu12—indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu12—indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.7.2indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu13—indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.7.2indirekt
PyPInvidia-nvvm—indirekt
PyPInvidia-nvvm13.3.73indirekt
PyPIopt-einsum—indirekt
PyPIopt-einsum3.4.0indirekt
PyPIoptype0.18.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpooch—indirekt
PyPIportpicker—indirekt
PyPIportpicker1.6.0indirekt
PyPIprotobuf—indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpyelftools0.33indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIrich—indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIscikit-learn—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIscipy1.18.0indirekt
PyPIscipy-stubs—indirekt
PyPIscipy-stubs1.18.0.1indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer—indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-book-theme1.1.1indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPIsphinx-design—indirekt
PyPIsphinx-remove-toctrees—indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid—indirekt
PyPIsphinxext-rediraffe—indirekt
PyPItensorflow—indirekt
PyPItensorflow-datasets—indirekt
PyPItensorflow-hub—indirekt
PyPItensorstore—indirekt
PyPItensorstore0.1.84indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIxprof—indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 83 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 74 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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.

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