Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-29 07:54 UTC

linkml / prefixmaps

Semantic prefix map registry

PythonApache-2.0★ 14 Sterne⑂ 5 Forksseit Aug. 2022Auf GitHub ansehen ↗

linkml/prefixmaps erreicht einen Gesundheitsindex von 73 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (81/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (44/100). Zuletzt vor 26 Tagen aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

73
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.

73
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 64 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 73 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

219 Follower67 öffentliche Reposseit Feb. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIprefixmaps0.2.6-15vor 649 Tagensemantic-webbioinformatics

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

54Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 26 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus5/52 Wochen mit Commits
8.1/18Commit-Volumen7 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year7
human_commit_share1
days_since_last_push26
active_weeks_last_year5
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus15 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualitätletztes Release vor 271 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 83,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count15
latest_release_tagv0.2.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release271
mean_days_between_releases83,3
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?

55Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18.1/60Stars14 Stars
5/25Forks5 Forks
5.3/15Watcher10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks5
stars14
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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?

80Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.7/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 26 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden11 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 61 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled11
top_contributor_share0,256
Wie die Bewertung erfolgt
27/42Issue-Lösungsquote64 % der Issues geschlossen
28.9/30PR-Annahme52/54 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs52
open_issues10
closed_issues18
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,643
closed_unmerged_prs2
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
16.8/25Reichweite des Inhabers219 Follower von linkml
23.9/25Kontohistorie67 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers219
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginlinkml
public_repos67
account_age_days1.985
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
14/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 649 Tagen
20/20Versionshistorie15 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesprefixmaps
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish649

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests2 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://linkml.io/prefixmaps/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbioregistry, linkml, obofoundry, prefixmaps
has_wikija
homepagehttps://linkml.io/prefixmaps/
docs_sitehttps://linkml.io/prefixmaps/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
0.5/2.5CI-Tests2 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 61 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
2.2/7.5Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities25 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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_packages9
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:prefixmaps@0.2.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 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.

44Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
15.5/40Lesbare Commit-Historie29 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,29
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/29 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes14.416
source_files_sampled29
oversized_source_files0

Eckdaten

14GitHub-Sterne
11Mitwirkende
7Commits, letzte 12 Monate
26Tage seit letztem Push
15Releases
3Bus-Faktor
10offene 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 ★ / 5 ⇿
0Sterne
5Forks
14Releases

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.

12345512022-082024-062026-04
Major 0Minor 1Patch 13

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7Gesamtwert

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 · 2026-07-29 07:54 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
2CI-Tests2 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 61 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
0Vulnerabilities25 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpyyaml>=5.3.1pyproject.toml
PyPIcuries>=0.5.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 64

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 62 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcuries0.7.9direkt
PyPIpyyaml6.0.1direkt
PyPIalabaster0.7.13indirekt
PyPIannotated-types0.6.0indirekt
PyPIbabel2.14.0indirekt
PyPIbioregistry0.11.10indirekt
PyPIcachetools5.3.3indirekt
PyPIcertifi2024.2.2indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.3.2indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.4.4indirekt
PyPIdistlib0.3.8indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.0indirekt
PyPIfilelock3.13.4indirekt
PyPIidna3.7indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata7.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIisodate0.6.1indirekt
PyPIjinja23.1.3indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe2.1.5indirekt
PyPImdit-py-plugins0.4.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-click0.1.2indirekt
PyPImyst-parser2.0.0indirekt
PyPIpackaging24.0indirekt
PyPIplatformdirs4.2.0indirekt
PyPIpluggy1.4.0indirekt
PyPIpydantic2.7.0indirekt
PyPIpydantic-core2.18.1indirekt
PyPIpygments2.17.2indirekt
PyPIpyparsing3.1.2indirekt
PyPIpyproject-api1.6.1indirekt
PyPIpystow0.5.4indirekt
PyPIpytest8.1.1indirekt
PyPIpytrie0.4.0indirekt
PyPIpytz2024.1indirekt
PyPIrdflib6.3.2indirekt
PyPIrequests2.31.0indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx7.1.2indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.0.1indirekt
PyPIsphinx-click5.1.0indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirekt
PyPItomli2.0.1indirekt
PyPItox4.14.2indirekt
PyPItqdm4.66.2indirekt
PyPItyping-extensions4.11.0indirekt
PyPIurllib32.2.1indirekt
PyPIvirtualenv20.25.1indirekt
PyPIzipp3.18.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:prefixmaps@0.2.6 zieht 9 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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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.