Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.17.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 06:31 UTC

magicsword-io / LOLDrivers

Living Off The Land Drivers

YARAApache-2.0★ 1.703 Sterne⑂ 216 Forksseit Feb. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

magicsword-io/LOLDrivers erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (83/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (29/100). Zuletzt vor 10 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
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.

77
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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MagicSwordOrganisation
263 Follower13 öffentliche Reposseit Feb. 2023

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

66Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 10 Tagen
20.8/36Commit-Rhythmus30/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen298 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year298
human_commit_share
days_since_last_push10
active_weeks_last_year30
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus2 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätletztes Release vor 1.085 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 84,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count2
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.085
mean_days_between_releases84,6

Community & Verbreitung

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

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
52.4/60Stars1.703 Stars
19.4/25Forks216 Forks
9/15Watcher42 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks216
stars1.703
watchers42
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.6/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 44 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden30 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled30
top_contributor_share0,44
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/42Issue-Lösungsquote92 % der Issues geschlossen
27.6/30PR-Annahme217/236 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 2/19 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs217
open_issues11
closed_issues136
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,925
closed_unmerged_prs19
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
17.4/25Reichweite des Inhabers263 Follower von magicsword-io
15.2/25Kontohistorie13 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers263
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginmagicsword-io
public_repos13
account_age_days1.255
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

71Gut · 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
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests7 out of 7 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-Sitehttps://www.loldrivers.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics2 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdrivers, malicious
has_wikija
homepagehttps://www.loldrivers.io/
docs_sitehttps://www.loldrivers.io/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

42Schwach · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
6.8/7.5Binary-Artifactsbinaries present in source code
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 2/19 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities42 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
5.6/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories7 betroffen: cryptography 41.0.3 (high 7.5), jinja2 3.1.2 (high 8.8), dnspython 2.4.2 (moderate 5.9), +4 weitere
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
21.1/40Keine offenen Advisories6 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 1.033 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories80
affected_packages13
assessed_packages53
unassessed_packages7
affected_by_severityhigh 7, moderate 5, low 1
direct_affected_packages7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 53 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 7 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.

29Gefährdet · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine 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.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesgo.sum, poetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
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.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodeYARA ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/14 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageYARA
largest_source_bytes38.717
source_files_sampled14
oversized_source_files0

Eckdaten

1.703GitHub-Sterne
30Mitwirkende
298Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
2Releases
2Bus-Faktor
11offene Issues
Go, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Could not fetch pypi package 'loldrivers' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'loldriver-lql-gen' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 1.703 ★ / 0 ⇿
1.703Sterne

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

5007501.0001.2501.5001.7501.703482023-102025-032026-07

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4Gesamtwert

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 · 2026-07-21 06:30 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
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
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/19 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
0Vulnerabilities42 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 23
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIPyYAML^6.0pyproject.toml
PyPIpandas^2.1.3pyproject.toml
PyPIJinja2^3.1.2pyproject.toml
PyPIstix2^3.0.1pyproject.toml
PyPIcolorama>=0.3.9pyproject.toml
PyPIfuture>=0.16.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIconfigparser>=3.5.0pyproject.toml
PyPIpymisp>=2.4.123pyproject.toml
PyPIflask>=1.0pyproject.toml
PyPIflask-caching^2.0.2pyproject.toml
PyPIcfscrape^2.1.1pyproject.toml
PyPIpyzipper^0.3.6pyproject.toml
PyPIdnspython^2.3.0pyproject.toml
PyPIipy^1.1pyproject.toml
PyPIvalhallaapi^0.6.0pyproject.toml
PyPIlief^0.13.0pyproject.toml
PyPIpefile^2023.2.7pyproject.toml
PyPIshortuuid^1.0.11pyproject.toml
PyPIplyara^2.1.1pyproject.toml
PyPIcryptography^41.0.3pyproject.toml
PyPIrequests^2.31.0detections/lacework/pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.1detections/lacework/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 60

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 34 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcfscrape2.1.1direkt
PyPIcolorama0.4.6direkt
PyPIconfigparser6.0.0direkt
PyPIcryptographydirekt
PyPIcryptography41.0.3direkt
PyPIdnspython2.4.2direkt
PyPIflask2.3.3direkt
PyPIflask-caching2.0.2direkt
PyPIfuture0.18.3direkt
PyPIipy1.01direkt
PyPIjinja23.1.2direkt
PyPIliefdirekt
PyPIlief0.13.2direkt
PyPIpandasdirekt
PyPIpandas2.1.3direkt
PyPIpefiledirekt
PyPIpefile2023.2.7direkt
PyPIplyara2.1.1direkt
PyPIpymisp2.4.175direkt
PyPIpyyamldirekt
PyPIpyyaml6.0.1direkt
PyPIpyzipper0.3.6direkt
PyPIrequests2.31.0direkt
PyPIshortuuid1.0.11direkt
PyPIstix23.0.1direkt
PyPIvalhallaapi0.6.0direkt
Gogithub.com/onweru/composev0.0.0-20230124183858-9412f10b0de5indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIattrs23.1.0indirekt
PyPIblinker1.6.2indirekt
PyPIcachelib0.9.0indirekt
PyPIcertifi2023.7.22indirekt
PyPIcffi1.15.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.2.0indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIdeprecated1.2.14indirekt
PyPIidna3.4indirekt
PyPIitsdangerous2.1.2indirekt
PyPIjsonschema4.19.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2023.7.1indirekt
PyPImarkupsafe2.1.3indirekt
PyPImatplotlibindirekt
PyPInumpy1.26.2indirekt
PyPIpackaging23.1indirekt
PyPIply3.11indirekt
PyPIpublicsuffixlist0.10.0.20230828indirekt
PyPIpycparser2.21indirekt
PyPIpycryptodomex3.18.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.2indirekt
PyPIpytz2023.3.post1indirekt
PyPIreferencing0.30.2indirekt
PyPIrpds-py0.10.2indirekt
PyPIsimplejson3.19.1indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIstix2-patterns2.0.0indirekt
PyPItzdata2023.3indirekt
PyPIurllib32.0.4indirekt
PyPIvt-pyindirekt
PyPIwerkzeug2.3.7indirekt
PyPIwrapt1.15.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 13

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 53 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 13 tragen bekannte Advisories, davon 7 direkte. 7 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
cryptography41.0.3direkthoch1548.0.1
jinja23.1.2direkthoch103.1.6
certifi2023.7.22indirekthoch22024.7.4
click8.1.7indirekthoch18.3.3
idna3.4indirekthoch43.15
urllib32.0.4indirekthoch162.7.0
werkzeug2.3.7indirekthoch143.1.6
dnspython2.4.2direktmittel22.6.1
flask2.3.3direktmittel23.1.3
pyzipper0.3.6direktmittel20.4.0
requests2.31.0direktmittel62.33.0
pycryptodomex3.18.0indirektmittel23.19.1
lief0.13.2direktniedrig40.17.2

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 v0.17.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken.