Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 06:30 UTC

mangiucugna / json_repair

Repair malformed JSON from LLMs, APIs, logs, and user input in Python.

PythonMIT★ 5.079 Sterne⑂ 214 Forksseit Sept. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

mangiucugna/json_repair erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Stefano BaccianellaPersönliches Konto
47 Follower10 öffentliche Reposseit Apr. 2013Catawiki

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIjson_repair0.63.439.354.751179vor 2 Tagenjsonrepairllmparser

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
24.9/36Commit-Rhythmus36/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen171 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year171
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 4,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.63.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases4,8
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?

91Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars5.079 Stars
19.4/25Forks214 Forks
5.6/15Watcher11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks214
stars5.079
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat39.354.751 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjson_repair
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads39.354.751
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?

58Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden18 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,959
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
19.2/30PR-Annahme34/53 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs34
open_issues0
closed_issues162
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs19
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
12.1/25Reichweite des Inhabers47 Follower von mangiucugna
19.6/25Kontohistorie10 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers47
owner_typeUser
is_verified
owner_loginmangiucugna
public_repos10
account_age_days4.873
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie179 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjson_repair
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://mangiucugna.github.io/json_repair/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics12 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjson, llm, parser, cli, json-repair, json-schema, llm-output, malformed-json, pydantic, python, streaming, structured-output
has_wikinein
homepagehttps://mangiucugna.github.io/json_repair/
docs_sitehttps://mangiucugna.github.io/json_repair/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
1.2/2.5CI-Tests4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
5/5SASTSAST tool is run on all commits
1.5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages39
unassessed_packages0
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. 39 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
30.4/40Lesbare Commit-Historie53 von 93 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,57
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes5.361
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfungsrc/json_repair/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung7 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/json_repair/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,07
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (src/json_repair/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/51 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes38.478
source_files_sampled51
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

5.079GitHub-Sterne
18Mitwirkende
171Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 214 ⇿
0Sterne
214Forks
99Releases

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.

04080120160200240213142023-102025-032026-08
Major 0Minor 34Patch 65

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

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 · 2026-08-28 06:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
5CI-Tests4 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
3Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 39

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 39 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.32.4indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjson-repair0.63.4indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.4indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpy-cpuinfo210.1.1indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-benchmark5.3.0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPIty0.0.74indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIvirtualenv21.7.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 39 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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 StatistikenPyPI.