Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-30 22:12 UTC

langchain-ai / langchain-experimental

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PythonMIT★ 104 Sterne⑂ 66 Forksseit Sept. 2024archiviertAuf GitHub ansehen ↗

langchain-ai/langchain-experimental erreicht einen Gesundheitsindex von 19 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (79/100) ab, am schwächsten bei Engineering Quality (57/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

19
gesamt / 100
Kritisch

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.

19
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LangChainOrganisation
21.295 Follower254 öffentliche Reposseit März 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIlangchain-experimental0.4.2-79vor 69 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

58Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 69 Tagen
6.9/36Commit-Rhythmus10/52 Wochen mit Commits
11.3/18Commit-Volumen17 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject is archived
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year17
human_commit_share0,722
days_since_last_push69
active_weeks_last_year10
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus8 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 69 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 86,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count8
latest_release_taglibs/experimental/v0.4.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release69
mean_days_between_releases86,3
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?

67Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
32.7/60Stars104 Stars
15.1/25Forks66 Forks
3.9/15Watcher6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks66
stars104
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

79Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 33 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden10 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled10
top_contributor_share0,333
Wie die Bewertung erfolgt
40.8/42Issue-Lösungsquote97 % der Issues geschlossen
20.2/30PR-Annahme35/52 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 8/20 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs35
open_issues1
closed_issues35
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,972
closed_unmerged_prs17
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
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers21.295 Follower von langchain-ai
19.8/25Kontohistorie254 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers21.295
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginlangchain-ai
public_repos254
account_age_days1.246
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 69 Tagen
20/20Versionshistorie79 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslangchain-experimental
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish69

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

57Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests17 out of 30 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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://github.com/langchain-ai/langchain-experimental/issues/87
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikinein
homepagehttps://github.com/langchain-ai/langchain-experimental/issues/87
docs_sitehttps://github.com/langchain-ai/langchain-experimental/issues/87
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
1.2/2.5CI-Tests17 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 8/20 approved changesets -- score normalized to 4
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0/7.5Maintainedproject is archived
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
2.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
4.5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities40 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages47
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:langchain-experimental@0.4.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 47 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
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie25 von 26 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,962
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehllibs/experimental/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfunglibs/experimental/langchain_experimental/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
5.6/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 36 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung10 der letzten 36 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_fileslibs/experimental/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configslibs/experimental/langchain_experimental/py.typed
agent_commit_share0,028
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,278
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (libs/experimental/langchain_experimental/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/209 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes41.450
source_files_sampled209
oversized_source_files0

Eckdaten

104GitHub-Sterne
10Mitwirkende
17Commits, letzte 12 Monate
69Tage seit letztem Push
8Releases
2Bus-Faktor
1offene Issues
Paket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 66 ⇿
0Sterne
66Forks
7Releases

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.

01325385063756622024-092025-072026-05
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-07-30 22:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
5CI-Tests17 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 8/20 approved changesets -- score normalized to 4
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities40 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIlangchain-core<2.0.0,>=1.4.0libs/experimental/pyproject.toml
PyPIlangchain-community<1.0.0,>=0.4.2libs/experimental/pyproject.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

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:langchain-experimental@0.4.2 zieht 47 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

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.