Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 13:31 UTC

liran-funaro / sphinx-markdown-builder

A Sphinx extension to add markdown generation support.

PythonMIT★ 76 Sterne⑂ 33 Forksseit Juni 2023ForkAuf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#builder#docs#documentation#markdown#sphinx#sphinx-extension

liran-funaro/sphinx-markdown-builder erreicht einen Gesundheitsindex von 47 von 100 und liegt damit im Bereich Schwach. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (65/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (33/100). Zuletzt vor 12 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

47
gesamt / 100
Schwach

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.

47
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 48 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 47 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Liran FunaroPersönliches Konto
9 Follower49 öffentliche Reposseit Juni 2012IBM

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsphinx-markdown-builder0.6.10-34vor 129 Tagensphinxsphinx-extensionmarkdowndocsdocumentationbuilder

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

53Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 12 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
10/18Commit-Volumen — 12 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year12
human_commit_share—
days_since_last_push12
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 11 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 129 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 109,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count11
latest_release_tag0.6.10
releases_from_tagsja
days_since_latest_release129
mean_days_between_releases109,1
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?

35Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30.4/60Stars — 76 Stars
12.5/25Forks — 33 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks33
stars76
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmenein
has_licensenein
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

65Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 25 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled25
top_contributor_share0,387

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18.6/42Issue-Lösungsquote — 44 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 10/12 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/25 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs10
open_issues20
closed_issues16
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,444
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
7.2/25Reichweite des Inhabers — 9 Follower von liran-funaro
24.4/25Kontohistorie — 49 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers9
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginliran-funaro
public_repos49
account_age_days5.151
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 129 Tagen
20/20Versionshistorie — 34 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessphinx-markdown-builder
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish129

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

46Schwach · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.org/project/sphinx-markdown-builder
0/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbuilder, docs, documentation, markdown, sphinx, sphinx-extension
has_wikija
homepagehttps://pypi.org/project/sphinx-markdown-builder
docs_sitehttps://pypi.org/project/sphinx-markdown-builder
has_readmenein
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

Sicherheit

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

36Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0.8/2.5CI-Tests — 3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 8/25 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
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
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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.

33Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
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_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/14 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes27.327
source_files_sampled14
oversized_source_files0

Eckdaten

76GitHub-Sterne
25Mitwirkende
12Commits, letzte 12 Monate
12Tage seit letztem Push
11Releases
2Bus-Faktor
20offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Community profile unavailable

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10
3.6Gesamtwert

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 · 2026-07-18 13:31 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
3CI-Tests3 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 8/25 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIsphinx>=5.1.0pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIdocutils—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 3

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 0 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdocutils—direkt
PyPIsphinx—direkt
PyPItabulate—direkt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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