Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 05:37 UTC

lupinemachines / lupine

LUPINE is a GPU over IP bridge allowing GPUs on remote machines to be attached to CPU-only machines.

C · C++Apache-2.0★ 2.431 Sterne⑂ 137 Forksseit Aug. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

lupinemachines/lupine erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (82/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (56/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Lupine MachinesOrganisation
11 Follower2 öffentliche Reposseit Mai 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIlupine2.0.340011vor 17 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 465 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year465
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year18
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 16 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count16
latest_release_tagv2.0.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases10,1

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

66Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
54.9/60Stars — 2.431 Stars
17.8/25Forks — 137 Forks
7.1/15Watcher — 20 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks137
stars2.431
watchers20
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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

Nachhaltigkeit & Governance

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

56Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,879
Wie die Bewertung erfolgt
33.9/42Issue-Lösungsquote — 81 % der Issues geschlossen
25.6/30PR-Annahme — 546/640 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs546
open_issues40
closed_issues166
prs_merged_7d58
prs_decided_7d60
prs_merged_30d58
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,806
closed_unmerged_prs94
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
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
7.8/25Reichweite des Inhabers — 11 Follower von lupinemachines
4.1/25Kontohistorie — 2 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers11
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginlupinemachines
public_repos2
account_age_days120

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 17 Tagen
20/20Versionshistorie — 11 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslupine
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish17

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

67Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 17 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://lupine.sh
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscuda, gpu, remote-access, networking, cublas, cudnn, nvml, mlops
has_wikinein
homepagehttps://lupine.sh
docs_sitehttps://lupine.sh
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

69Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,1

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages40
unassessed_packages1
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 40 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

68Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
36.3/40Lesbare Commit-Historie — 68 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,68
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — third_party/lz4/Makefile, third_party/lz4/contrib/djgpp/Makefile, third_party/lz4/contrib/gen_manual/Makefile, third_party/lz4/examples/Makefile, third_party/lz4/lib/Makefile, third_party/lz4/lib/dll/example/Makefile, third_party/lz4/ossfuzz/Makefile, third_party/lz4/programs/Makefile, third_party/lz4/tests/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — C (statisch typisiert)
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languageja
bootstrap_filesthird_party/lz4/Makefile, third_party/lz4/contrib/djgpp/Makefile, third_party/lz4/contrib/gen_manual/Makefile, third_party/lz4/examples/Makefile, third_party/lz4/lib/Makefile, third_party/lz4/lib/dll/example/Makefile, third_party/lz4/ossfuzz/Makefile, third_party/lz4/programs/Makefile, third_party/lz4/tests/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — C (statisch typisiert)
45.4/55Handhabbare Dateigrößen — 35/200 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageC
largest_source_bytes3.036.202
source_files_sampled200
oversized_source_files35
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 — example, examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample, examples
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

2.431GitHub-Sterne
9Mitwirkende
465Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
16Releases
1Bus-Faktor
40offene 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 ★ / 137 ⇿
0Sterne
137Forks
16Releases

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.

0255075100125150137172024-102025-092026-09
Major 2Minor 5Patch 5

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1Gesamtwert

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 · 2026-09-20 05:36 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 41

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 41 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.4indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlupine2.0.3indirekt
PyPIlupine-auto2.0.3indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItorch2.13.0indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 40 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 1 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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