Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 05:15 UTC

jundot / omlx

LLM inference server with continuous batching & SSD caching for Apple Silicon — managed from the macOS menu bar

Python · SwiftApache-2.0★ 18.453 Sterne⑂ 1.587 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#apple-silicon#inference-server#llm#macos#mlx#openai-api

jundot/omlx erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (85/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (40/100). Zuletzt heute 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

Jun KimPersönliches Konto
581 Follower5 öffentliche Reposseit Apr. 2020

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.143 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.143
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

90Exzellent
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 1,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.5.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,6

Community & Verbreitung

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

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 18.453 Stars
25/25Forks — 1.587 Forks
11/15Watcher — 96 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.587
stars18.453
watchers96
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

50Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 75 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,748

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
23.9/42Issue-Lösungsquote — 57 % der Issues geschlossen
21/30PR-Annahme — 484/691 entschiedene PRs gemergt
7.8/13Newcomer PR acceptance — 9/15 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs484
open_issues657
closed_issues867
prs_merged_7d31
prs_decided_7d38
prs_merged_30d48
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,569
closed_unmerged_prs207
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d15

Eigentümerschaft & Trägerschaft

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.9/25Reichweite des Inhabers — 581 Follower von jundot
17.7/25Kontohistorie — 5 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers581
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjundot
public_repos5
account_age_days2.293
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

71Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

58Mittel
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
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_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://omlx.ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsapple-silicon, inference-server, llm, macos, mlx, openai-api
has_wikinein
homepagehttps://omlx.ai
docs_sitehttps://omlx.ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

51Mittel
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
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
1.5/7.5Code-Review — Found 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 13 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. 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.

40Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.2/55Handhabbare Dateigrößen — 47/685 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes519.784
source_files_sampled685
oversized_source_files47

Eckdaten

18.453GitHub-Sterne
98Mitwirkende
2.143Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
657offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 24 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'omlx' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.587 ⇿
0Sterne
1.587Forks
55Releases

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.

4006008001.0001.2001.4001.6001.587252026-032026-062026-08
Major 0Minor 3Patch 23
OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1Gesamtwert

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 · 2026-08-05 05:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/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
2Code-ReviewFound 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 13 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 33
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImlx==0.32.0pyproject.toml
PyPImlx-lm@ git+https://github.com/ml-explore/mlx-lm@ab1806e8f5d6aa035973af194a1b9198ab4754dcpyproject.toml
PyPIregex—pyproject.toml
PyPImlx-embeddings@ git+https://github.com/Blaizzy/mlx-embeddings@32981fa4e8064ed664b52071789dd18271fe4206pyproject.toml
PyPItransformers>=5.12.1,<5.13pyproject.toml
PyPImistral-common>=1.10pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.19.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=1.19.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0,<2.4pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIitsdangerous>=2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIsentencepiece—pyproject.toml
PyPItiktoken—pyproject.toml
PyPIprotobuf—pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0,<1pyproject.toml
PyPIsocksio>=1.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.3pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.108.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.23.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.5pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.0.0pyproject.toml
PyPIopenai-harmony—pyproject.toml
PyPIcohere_melody>=0.9.0pyproject.toml
PyPImlx-vlm@ git+https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm@78b96eb5462141447b9a6b4943ef553891da56ddpyproject.toml
PyPIPillow>=9.0.0pyproject.toml
PyPIdflash-mlx@ git+https://github.com/jundot/dflash-mlx@474f8e1ba95864f5bb0759cd1b9a13c80abc5ce3pyproject.toml
PyPImarkitdown==0.1.6pyproject.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

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Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

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95Blaizzy/mlx-vlmMLX-VLM is a package for inference and fine-tuning of Vision Language Models (VLMs) on your Mac using MLX.Außergewöhnlich95Blaizzy/mlx-audioA text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.Außergewöhnlich95maziyarpanahi/openmedLocal-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 2,200+ medical models, 21 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0Außergewöhnlich94lemonade-sdk/lemonadeLemonade helps users discover and run local AI apps by serving optimized LLMs right from their own GPUs and NPUs. Join our discord: https://discord.gg/5xXzkMu8ZkAußergewöhnlich97langchain4j/langchain4jLangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.Außergewöhnlich96hashintel/hash🚀 The open-source, multi-tenant platform for self-building knowledge graphs and simulationAußergewöhnlich

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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