keras-team / keras
Deep Learning for humans
keras-team/keras erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (59/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.
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.
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 86 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Paket-Ökosysteme
| Registry | Paket | Version | Downloads / Monat | Versionen | Zuletzt veröffentlicht |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | keras | 3.15.1 | 12.391.264 | 124 | vor 52 Tagen |
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 36/36 | Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 1.043 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 1.043 |
| human_commit_share | 0,97 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 52 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 93 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 52 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 21,8 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 93 |
| latest_release_tag | v3.12.4 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 52 |
| mean_days_between_releases | 21,8 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 60/60 | Stars — 64.321 Stars |
| 25/25 | Forks — 19.802 Forks |
| 15/15 | Watcher — 1.852 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 19.802 |
| stars | 64.321 |
| watchers | 1.852 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 6.3/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 0 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | ja |
Ökosystem-Verbreitung (Downloads)
Wie die Bewertung erfolgt
| 80/80 | Downloads pro Monat — 12.391.264 Downloads/Monat über pypi |
| 0/20 | Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | keras |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 12.391.264 |
| unverified_packages_excluded | — |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/54 | Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 13.4/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 99 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 3 |
| contributors_sampled | 99 |
| top_contributor_share | 0,404 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 41.5/42 | Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen |
| 16.3/30 | PR-Annahme — 5.337/9.825 entschiedene PRs gemergt |
| 4.3/13 | Newcomer PR acceptance — 2/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 5.337 |
| open_issues | 136 |
| closed_issues | 12.783 |
| prs_merged_7d | 31 |
| prs_decided_7d | 36 |
| prs_merged_30d | 45 |
| prs_decided_30d | 54 |
| issue_closed_ratio | 0,989 |
| closed_unmerged_prs | 4.488 |
| first_time_authors_30d | 5 |
| first_time_prs_merged_30d | 2 |
| first_time_prs_decided_30d | 6 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 0/20 | Verifizierte Domain |
| 24.8/25 | Reichweite des Inhabers — 2.827 Follower von keras-team |
| 22.3/25 | Kontohistorie — 25 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 2.827 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | nein |
| owner_login | keras-team |
| public_repos | 25 |
| account_age_days | 3.204 |
Paketpflege
Wie die Bewertung erfolgt
| 25/25 | Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi |
| 35/35 | Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 52 Tagen |
| 20/20 | Versionshistorie — 124 veröffentlichte Versionen |
| 20/20 | Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen |
Verwendete Eingangsdaten
| packages | keras |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | nein |
| min_days_since_publish | 52 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 14 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 9.6/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | ja |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 0/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — http://keras.io/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 8 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | deep-learning, tensorflow, neural-networks, machine-learning, data-science, python, jax, pytorch |
| has_wiki | ja |
| homepage | http://keras.io/ |
| docs_site | http://keras.io/ |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | nein |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 25/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 0/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements-common.txt, requirements-jax-cuda.txt, requirements-jax-tpu.txt, requirements-tensorflow-cuda.txt, requirements-tensorflow-tpu.txt, requirements-torch-cuda.txt, requirements.txt |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | ja |
| has_dependabot_config | ja |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 25/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 12 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 93 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,959 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/18 | Bootstrap mit einem Befehl |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — devcontainer |
| 4/10 | Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben |
| 8/8 | Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | nein |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | ja |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,02 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0,03 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 53.3/55 | Handhabbare Dateigrößen — 31/991 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 486.913 |
| source_files_sampled | 991 |
| oversized_source_files | 31 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 0/20 | MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — examples |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | nein |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- First-time contributor figures cover 12 of 23 authors (cap 12)
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/20 08:23:55 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 19.802 ⇿
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.
Jeder Punkt umfasst 2 Tage.
Direkte Abhängigkeiten 8
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | absl-py | — | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | — | pyproject.toml |
| PyPI | rich | — | pyproject.toml |
| PyPI | namex | — | pyproject.toml |
| PyPI | h5py | — | pyproject.toml |
| PyPI | optree | — | pyproject.toml |
| PyPI | ml-dtypes | — | pyproject.toml |
| PyPI | packaging | — | pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten 41
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 33 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | absl-py | — | direkt |
| PyPI | h5py | — | direkt |
| PyPI | ml-dtypes | — | direkt |
| PyPI | namex | — | direkt |
| PyPI | numpy | — | direkt |
| PyPI | optree | — | direkt |
| PyPI | packaging | — | direkt |
| PyPI | rich | — | direkt |
| PyPI | ai-edge-litert | — | indirekt |
| PyPI | build | — | indirekt |
| PyPI | coverage | — | indirekt |
| PyPI | dm-tree | — | indirekt |
| PyPI | flax | — | indirekt |
| PyPI | grain | — | indirekt |
| PyPI | jax | — | indirekt |
| PyPI | jax2onnx | — | indirekt |
| PyPI | litert-torch | — | indirekt |
| PyPI | onnxruntime | — | indirekt |
| PyPI | onnxscript | — | indirekt |
| PyPI | openvino | — | indirekt |
| PyPI | orbax-checkpoint | — | indirekt |
| PyPI | pandas | — | indirekt |
| PyPI | pillow | — | indirekt |
| PyPI | pre-commit | — | indirekt |
| PyPI | protobuf | — | indirekt |
| PyPI | pytest | — | indirekt |
| PyPI | pytest-cov | — | indirekt |
| PyPI | pytest-xdist | — | indirekt |
| PyPI | requests | — | indirekt |
| PyPI | ruff | — | indirekt |
| PyPI | scikit-learn | — | indirekt |
| PyPI | scipy | — | indirekt |
| PyPI | setuptools | — | indirekt |
| PyPI | tensorboard | — | indirekt |
| PyPI | tensorboard-plugin-profile | — | indirekt |
| PyPI | tensorflow | 2.20.0 | indirekt |
| PyPI | tensorflow-cpu | — | indirekt |
| PyPI | tensorflow-tpu | 2.19.1 | indirekt |
| PyPI | tf2onnx | — | indirekt |
| PyPI | torch | — | indirekt |
| PyPI | torch-xla | — | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 0
Die Installation von pypi:keras@3.15.1 zieht 12 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.
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.
JSON-Rohbericht maschinenlesbar
Feedback
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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.