Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 03:51 UTC

kevinzakka / mink

Python inverse kinematics based on MuJoCo.

PythonApache-2.0★ 1.492 Sterne⑂ 114 Forksseit Feb. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#inverse-kinematics#mujoco#python

kevinzakka/mink erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (84/100) ab, am schwächsten bei Security (63/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
gesamt / 100
Exzellent

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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Kevin ZakkaPersönliches Konto
1.738 Follower59 öffentliche Reposseit Jan. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImink1.2.0348.72417vor 53 Tageninversekinematicsmujoco

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
17/18Commit-Volumen — 78 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year78
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 15 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 53 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 47,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count15
latest_release_tagv1.2.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release53
mean_days_between_releases47,2
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?

78Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
51.5/60Stars — 1.492 Stars
17.1/25Forks — 114 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks114
stars1.492
watchers15
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_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescoveralls.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
73.9/80Downloads pro Monat — 348.724 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmink
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads348.724
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 84 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,838

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
27.7/30PR-Annahme — 86/93 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs86
open_issues5
closed_issues55
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d2
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs7
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. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
23.3/25Reichweite des Inhabers — 1.738 Follower von kevinzakka
24.9/25Kontohistorie — 59 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.738
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkevinzakka
public_repos59
account_age_days4.229
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 53 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmink
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish53

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://kevinzakka.github.io/mink/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsinverse-kinematics, mujoco, python
has_wikija
homepagehttps://kevinzakka.github.io/mink/
docs_sitehttps://kevinzakka.github.io/mink/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 22 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages12
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:mink@1.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 12 Paketen. 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
23.5/40Lesbare Commit-Historie — 44 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,44
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — src/mink/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configssrc/mink/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/mink/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/91 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes21.071
source_files_sampled91
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

1.492GitHub-Sterne
13Mitwirkende
78Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
15Releases
1Bus-Faktor
5offene 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 ★ / 114 ⇿
0Sterne
114Forks
15Releases

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.

02040608010012011342024-072025-082026-08
Major 1Minor 2Patch 12

Jeder Punkt umfasst 2 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 · 2026-08-13 03:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImujoco>= 3.8.1pyproject.toml
PyPIqpsolvers>= 4.12.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 98

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 95 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPImujoco3.8.1direkt
PyPIqpsolvers4.12.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIabsl-py2.3.1indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.0indirekt
PyPIcoveralls4.0.2indirekt
PyPIdaqp0.8.5indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIetils1.13.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfsspec2025.12.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.59indirekt
PyPIglfw2.10.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimageio2.37.3indirekt
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipdb0.13.13indirekt
PyPIipython8.37.0indirekt
PyPIipython9.8.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIloop-rate-limiters1.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImink1.2.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.3.5indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyopengl3.1.10indirekt
PyPIpyright1.1.408indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrobot-descriptions1.22.0indirekt
PyPIruff0.14.9indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.16.3indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinx-book-theme1.1.4indirekt
PyPIsphinx-book-theme1.2.0indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-design0.6.1indirekt
PyPIsphinx-design0.7.0indirekt
PyPIsphinx-favicon1.0.1indirekt
PyPIsphinx-mathjax-offline0.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPIty0.0.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.42.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mink@1.2.0 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

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.