Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.30.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 16:19 UTC

lukasgeiter / mkdocs-awesome-nav

A plugin for customizing the navigation structure of your MkDocs site.

PythonMIT★ 625 Sterne⑂ 42 Forksseit Feb. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird

lukasgeiter/mkdocs-awesome-nav erreicht einen Gesundheitsindex von 57 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (78/100) ab, am schwächsten bei Vitality (38/100). Zuletzt vor 116 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

57
gesamt / 100
Mittel

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.

57
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 55 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 57 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Lukas GeiterPersönliches Konto
25 Follower8 öffentliche Reposseit Nov. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImkdocs-awesome-nav3.3.01.131.4816vor 244 Tagenmkdocsmarkdowndocumentationnavigation

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

38Schwach · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualitätletzter Push vor 116 Tagen
2.1/36Commit-Rhythmus3/52 Wochen mit Commits
5.4/18Commit-Volumen3 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push116
active_weeks_last_year3
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus33 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualitätletztes Release vor 244 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 92,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count33
latest_release_tagv3.3.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release244
mean_days_between_releases92,9
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45.3/60Stars625 Stars
13.4/25Forks42 Forks
4.7/15Watcher8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks42
stars625
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.131.481 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmkdocs-awesome-nav
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.131.481
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.2/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden12 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,858
Wie die Bewertung erfolgt
34.2/42Issue-Lösungsquote82 % der Issues geschlossen
15/30PR-Annahme13/26 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs13
open_issues22
closed_issues97
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,815
closed_unmerged_prs13
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
10.2/25Reichweite des Inhabers25 Follower von lukasgeiter
18.9/25Kontohistorie8 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers25
owner_typeUser
is_verified
owner_loginlukasgeiter
public_repos8
account_age_days4.649
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 244 Tagen
20/20Versionshistorie6 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmkdocs-awesome-nav
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish244

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests2 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://lukasgeiter.github.io/mkdocs-awesome-nav/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmkdocs, python, markdown, wiki
has_wikinein
homepagehttps://lukasgeiter.github.io/mkdocs-awesome-nav/
docs_sitehttps://lukasgeiter.github.io/mkdocs-awesome-nav/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0.8/2.5CI-Tests2 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-ReviewFound 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
0/7.5Vulnerabilities27 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate2,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages24
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:mkdocs-awesome-nav@3.3.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 24 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.

42Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
3.7/40Lesbare Commit-Historie7 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,07
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
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 Dateigrößen0/52 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes8.535
source_files_sampled52
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples
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

625GitHub-Sterne
12Mitwirkende
3Commits, letzte 12 Monate
116Tage seit letztem Push
33Releases
1Bus-Faktor
22offene 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 ★ / 42 ⇿
0Sterne
42Forks
24Releases

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.

010203040504212019-032022-102026-05
Major 1Minor 13Patch 10

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.5 / 10
2.5Gesamtwert

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 · 2026-08-04 16:19 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
3CI-Tests2 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 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
0Vulnerabilities27 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImkdocs>=1.6.0pyproject.toml
PyPInatsort>=8.1.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8.1pyproject.toml
PyPIwcmatch>=8.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 47

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPImkdocs1.6.0direkt
PyPInatsort8.1.0direkt
PyPIwcmatch8.3direkt
PyPIaiohttp3.8.4indirekt
PyPIaiosignal1.2.0indirekt
PyPIasync-timeout4.0.2indirekt
PyPIattrs21.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.12.3indirekt
PyPIblack24.2.0indirekt
PyPIbracex2.2.1indirekt
PyPIcharset-normalizer2.0.9indirekt
PyPIclick8.0.3indirekt
PyPIcolorama0.4.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.0indirekt
PyPIflake87.0.0indirekt
PyPIfrozenlist1.3.3indirekt
PyPIghp-import2.0.2indirekt
PyPIidna3.3indirekt
PyPIimportlib-metadata4.8.3indirekt
PyPIiniconfig1.1.1indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIjinja23.0.3indirekt
PyPImarkdown3.3.6indirekt
PyPImarkupsafe2.0.1indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirekt
PyPImock-open1.4.0indirekt
PyPImultidict5.2.0indirekt
PyPImypy-extensions0.4.3indirekt
PyPIpackaging23.0indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIplatformdirs2.4.0indirekt
PyPIpluggy1.4.0indirekt
PyPIpycodestyle2.11.1indirekt
PyPIpyflakes3.2.0indirekt
PyPIpytest8.1.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.2indirekt
PyPIpyyaml6.0indirekt
PyPIpyyaml-env-tag0.1indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsoupsieve2.3.1indirekt
PyPItomli1.2.3indirekt
PyPItyping-extensions4.0.1indirekt
PyPIwatchdog2.1.6indirekt
PyPIyarl1.8.2indirekt
PyPIzipp3.6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mkdocs-awesome-nav@3.3.0 zieht 24 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 v0.30.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.