Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-24 01:40 UTC

jjang-ai / vmlx

vMLX - JANGTQ Uber Compressed MLX Models - L2 Disk Cache (survives restart) + L1 Paged (super fast ttft) + Hybrid SSM Scheduler + Cont Batching + etc!

Python · TypeScriptApache-2.0★ 777 Sterne⑂ 83 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekNetzwerkdienstWeboberflächewie das ermittelt wird

jjang-ai/vmlx erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Eric Jinho JangPersönliches Konto
217 Follower8 öffentliche Reposseit Juli 2023Osaurus.ai

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIvmlx1.6.174.850129vor 0 Tagenllmmlxapple-siliconvllminferencetransformers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
15.9/36Commit-Rhythmus23/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen3.269 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year3.269
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year23

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus71 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 1,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count71
latest_release_tagv1.6.17
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,2
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?

59Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
46.9/60Stars777 Stars
16/25Forks83 Forks
3.3/15Watcher5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks83
stars777
watchers5
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_badges
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
49.1/80Downloads pro Monat4.850 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvmlx
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads4.850
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?

49Schwach · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
6.8/13.5Breite der Beitragenden5 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,998
Wie die Bewertung erfolgt
32.3/42Issue-Lösungsquote77 % der Issues geschlossen
6/30PR-Annahme11/55 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs11
open_issues38
closed_issues126
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,768
closed_unmerged_prs44
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
16.8/25Reichweite des Inhabers217 Follower von jjang-ai
13.1/25Kontohistorie8 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers217
owner_typeUser
is_verified
owner_loginjjang-ai
public_repos8
account_age_days1.116
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 0 Tagen
20/20Versionshistorie129 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvmlx
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://vmlx.net
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics19 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsllm, lmstudio, macbook, mlx, mlxllm, mlxstudio, anthropic-api, kvcache-compression, kvcache-optimization, kvcache-reuse, mcp-server, openai-api, openclaw, openclaw-agent, persistent-memory, prefix-cache, vmlx, omlx, omlx-alternative
has_wikinein
homepagehttps://vmlx.net
docs_sitehttps://vmlx.net
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Testskeine Daten
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTno SAST tool detected
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities179 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,99
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes133.885
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungpanel/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configspanel/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (panel/tsconfig.json)
51.2/55Handhabbare Dateigrößen63/923 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes957.065
source_files_sampled923
oversized_source_files63
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs
has_mcp_signalja
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

777GitHub-Sterne
5Mitwirkende
3.269Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
71Releases
1Bus-Faktor
38offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'vmlx' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:vmlx@1.6.17; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 83 ⇿
0Sterne
83Forks
67Releases

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.

0204060801008372026-032026-052026-07
Major 0Minor 2Patch 61
OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-07-24 01:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities179 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 53
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
npm@electron-toolkit/preload^3.0.2panel/package.json
npm@electron-toolkit/utils^4.0.0panel/package.json
npm@radix-ui/react-collapsible^1.1.12panel/package.json
npm@radix-ui/react-dialog^1.1.15panel/package.json
npm@radix-ui/react-dropdown-menu^2.1.16panel/package.json
npm@radix-ui/react-popover^1.1.15panel/package.json
npm@radix-ui/react-scroll-area^1.2.10panel/package.json
npm@radix-ui/react-select^2.2.6panel/package.json
npm@radix-ui/react-separator^1.1.8panel/package.json
npm@radix-ui/react-slider^1.3.6panel/package.json
npm@radix-ui/react-switch^1.2.6panel/package.json
npm@radix-ui/react-tooltip^1.2.8panel/package.json
npmbetter-sqlite3^12.6.2panel/package.json
npmclass-variance-authority^0.7.1panel/package.json
npmclsx^2.1.1panel/package.json
npmdompurify^3.3.1panel/package.json
npmhighlight.js^11.11.1panel/package.json
npmkatex^0.18.1panel/package.json
npmlucide-react^0.577.0panel/package.json
npmmarked^12.0.2panel/package.json
npmreact^18.2.0panel/package.json
npmreact-dom^18.2.0panel/package.json
npmtailwind-merge^3.5.0panel/package.json
npmtailwindcss-animate^1.0.7panel/package.json
npmuuid^13.0.0panel/package.json
PyPImlx>=0.29.0pyproject.toml
PyPImlx-lm>=0.31.3pyproject.toml
PyPImlx-vlm>=0.5.0pyproject.toml
PyPImlx-vlm>=0.4.3pyproject.toml
PyPItransformers>=4.40.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.19.0pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.5.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.23.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIpillow>=10.0.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless>=4.8.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.100.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.23.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.0.0pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.0.0pyproject.toml
PyPImlx-embeddings>=0.0.5pyproject.toml
PyPIjang>=2.5.33pyproject.toml
PyPItorch>=2.3.0pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.18.0pyproject.toml
PyPIsoundfile>=0.12.0pyproject.toml
PyPItimm>=1.0.20pyproject.toml
PyPIeinops>=0.8.0pyproject.toml
PyPIlibrosa>=0.10.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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 v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.