Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 11:19 UTC

jupyterhub / simpervisor

Simple Python3 Supervisor library

PythonBSD-3-Clause★ 14 Sterne⑂ 9 Forksseit Dez. 2018Auf GitHub ansehen ↗

jupyterhub/simpervisor erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (79/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (43/100). Zuletzt vor 9 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

JupyterHubOrganisation
489 Follower76 öffentliche Reposseit März 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsimpervisor1.0.0430.5095vor 1217 Tagenasyncprocesssupervisor

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

43Schwach · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 9 Tagen
6.9/36Commit-Rhythmus — 10/52 Wochen mit Commits
12.2/18Commit-Volumen — 22 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year22
human_commit_share0,65
days_since_last_push9
active_weeks_last_year10

Release-Disziplin

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 1 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.217 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count1
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release1.217
mean_days_between_releases—
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
18.1/60Stars — 14 Stars
7.5/25Forks — 9 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks9
stars14
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
75.1/80Downloads pro Monat — 430.509 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessimpervisor
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads430.509
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
10.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 53 % der Commits
10.8/13.5Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 29 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,531
Wie die Bewertung erfolgt
31.5/42Issue-Lösungsquote — 75 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme — 57/57 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs57
open_issues4
closed_issues12
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs0
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, OpenSSF Scorecard: Code-Review. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.3/25Reichweite des Inhabers — 489 Follower von jupyterhub
25/25Kontohistorie — 76 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers489
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginjupyterhub
public_repos76
account_age_days3.834
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.217 Tagen
20/20Versionshistorie — 5 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessimpervisor
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.217

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

79Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/jupyterhub/simpervisor#readme
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://github.com/jupyterhub/simpervisor#readme
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.8/2.5CI-Tests — 12 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — keine Daten
2.5/2.5Contributors — project has 29 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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Code-Review, 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.

43Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 49 von 65 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,754
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/11 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes12.746
source_files_sampled11
oversized_source_files0

Eckdaten

14GitHub-Sterne
8Mitwirkende
22Commits, letzte 12 Monate
9Tage seit letztem Push
1Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 9 ⇿
0Sterne
9Forks
1Releases

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.

0246810912019-022022-092026-04
Major 1Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-09-17 11:18 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
7CI-Tests12 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
k. A.Code-ReviewFound no human activity in the last 16 changesets
10Contributorsproject has 29 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 0

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

RegistryPaketVersionBeziehung
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies to assess

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.