Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 08:55 UTC

marcuxyz / flask-mvc2

You can use the mvc-flask extension to turn on MVC pattern in your applications.

HTML · PythonMIT★ 55 Sterne⑂ 6 Forksseit Sept. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#flask#flask-extensions#flask-mvc#flask-mvc-structure#flask-mvc-template#flask-template

marcuxyz/flask-mvc2 erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (43/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Marcus ViníciusPersönliches Konto
257 Follower36 öffentliche Reposseit Nov. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIflask-mvc2verweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.5.0638vor 50 Tagenarchitectureclicrudflaskflask-extensiongeneratormvcrest-apiscaffoldweb-framework

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

70Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
9.4/18Commit-Volumen — 10 Commits im letzten Jahr
8/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year10
human_commit_share0,893
days_since_last_push7
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 50 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 46,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count9
latest_release_tagv0.5.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release50
mean_days_between_releases46,9
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?

43Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
28.1/60Stars — 55 Stars
5.8/25Forks — 6 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks6
stars55
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges11
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

48Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

16Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
20.4/30PR-Annahme — 47/69 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs47
open_issues0
closed_issues24
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs22
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
17.3/25Reichweite des Inhabers — 257 Follower von marcuxyz
23.4/25Kontohistorie — 36 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers257
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmarcuxyz
public_repos36
account_age_days4.331
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
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-Site — https://marcuxyz.github.io/flask-mvc2/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsflask, flask-extensions, flask-mvc, flask-mvc-structure, flask-mvc-template, flask-template
has_wikinein
homepagehttps://marcuxyz.github.io/flask-mvc2/
docs_sitehttps://marcuxyz.github.io/flask-mvc2/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.2/2.5CI-Tests — 8 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/16 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
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
6/7.5Maintained — 8 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
0/5Packaging — keine Daten
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages8
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:flask-mvc2@0.5.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 56 von 67 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,836
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 75
8/8Automatisierte Wartung — 8 der letzten 75 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesmakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,107

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — HTML ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 1/74 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageHTML
largest_source_bytes677.463
source_files_sampled74
oversized_source_files1

Eckdaten

55GitHub-Sterne
1Mitwirkende
10Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
9Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'flask-mvc2' points at a different repository (https://github.com/marcuxyz/flask-mvc); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 6 ⇿
0Sterne
6Forks
1Releases

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.

123456612021-112023-112025-10
Major 0Minor 1Patch 0

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-11 08:55 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
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
5CI-Tests8 out of 16 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 0/16 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
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
8Maintained8 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIFlask>=3.0.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0,<9.0.0pyproject.toml
PyPIJinja2>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPImethod-override>=0.3.0,<0.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 92

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 88 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIflask3.1.3direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPImethod-override0.3.0direkt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblack25.12.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcssselect1.4.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIeditorconfig0.17.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.29.7indirekt
PyPIflake86.1.0indirekt
PyPIflask-mvc20.5.0indirekt
PyPIflask-sqlalchemy3.1.1indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.3indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjsbeautifier2.0.3indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-include0.8.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocs-mermaid2-plugin1.2.3indirekt
PyPImypy1.20.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit3.8.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycodestyle2.11.1indirekt
PyPIpyflakes3.1.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-cov4.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.4indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich13.9.4indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsplinter0.19.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstevedore5.9.0indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib31.26.20indirekt
PyPIvirtualenv21.6.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:flask-mvc2@0.5.0 zieht 8 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

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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.