Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-03 15:02 UTC

markbeep / AudioBookRequest

Minimal and lightweight audiobook request management/wishlist for Plex/Audiobookshelf/Jellyfin

Python · JinjaGPL-3.0★ 699 Sterne⑂ 27 Forksseit Feb. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtNetzwerkdienstKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

markbeep/AudioBookRequest erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (84/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (47/100). Zuletzt vor 13 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MarkPersönliches Konto
55 Follower50 öffentliche Reposseit Juli 2016

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 13 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus25/52 Wochen mit Commits
17.8/18Commit-Volumen95 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained11 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year95
human_commit_share1
days_since_last_push13
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus37 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 13 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 35,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv1.10.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release13
mean_days_between_releases35,6
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?

65Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
46.1/60Stars699 Stars
11.8/25Forks27 Forks
3.3/15Watcher5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks27
stars699
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (GPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
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
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.1/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 95 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden6 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,951
Wie die Bewertung erfolgt
27.6/42Issue-Lösungsquote66 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme75/90 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs75
open_issues48
closed_issues92
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,657
closed_unmerged_prs15
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
12.6/25Reichweite des Inhabers55 Follower von markbeep
24.4/25Kontohistorie50 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers55
owner_typeUser
is_verified
owner_loginmarkbeep
public_repos50
account_age_days3.690
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

66Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests6 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
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://github.com/markbeep/AudioBookRequest/wiki/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsaudiobook, audiobookshelf, jellyfin, plex
has_wikija
homepagehttps://github.com/markbeep/AudioBookRequest/wiki/
docs_sitehttps://github.com/markbeep/AudioBookRequest/wiki/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex
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
1.5/2.5CI-Tests6 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
7.5/7.5Maintained11 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
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
6/7.5Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
13.4/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories2 betroffen: aiohttp 3.14.2 (high), cryptography 49.0.0 (moderate 5.9)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisorieskein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages91
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 91 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.

47Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie97 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,97
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehljustfile, mise.toml
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebungdevcontainer, Dockerfile, lockfile
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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile, mise.toml
has_devcontainerja
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/115 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes27.743
source_files_sampled115
oversized_source_files0

Eckdaten

699GitHub-Sterne
6Mitwirkende
95Commits, letzte 12 Monate
13Tage seit letztem Push
37Releases
1Bus-Faktor
48offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'AudioBookRequest' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 27 ⇿
0Sterne
27Forks
37Releases

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.

0510152025302722025-022025-112026-08
Major 1Minor 10Patch 26

Jeder Punkt umfasst 2 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 · 2026-09-03 15:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
6CI-Tests6 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 28
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>=3.14.2pyproject.toml
PyPIalembic>=1.18.5pyproject.toml
PyPIapscheduler>=3.11.3pyproject.toml
PyPIargon2-cffi>=25.1.0pyproject.toml
PyPIargon2-cffi-bindings>=25.1.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=49.0.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.139.2pyproject.toml
PyPIitsdangerous>=2.2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.6pyproject.toml
PyPIjinja2-fragments>=1.12.0pyproject.toml
PyPIjinja2-htmlmin>=1.1.0pyproject.toml
PyPIjinjax>=0.65pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.10.2pyproject.toml
PyPIpsycopg2-binary>=2.9.12pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.4pyproject.toml
PyPIpydantic-core>=2.46.4pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.14.2pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.13.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.32pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.14.5pyproject.toml
PyPIrequests>=2.34.2pyproject.toml
PyPIsqlmodel>=0.0.39pyproject.toml
PyPIstructlog>=26.1.0pyproject.toml
PyPIterminaltables>=3.1.10pyproject.toml
PyPItorf>=4.3.1pyproject.toml
PyPItorrent-parser>=0.4.1pyproject.toml
PyPItyper>=0.27.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.7.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 91

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 28 direkte und 63 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.14.2direkt
PyPIalembic1.18.5direkt
PyPIapscheduler3.11.3direkt
PyPIargon2-cffi25.1.0direkt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0direkt
PyPIcryptography49.0.0direkt
PyPIfastapi0.139.2direkt
PyPIitsdangerous2.2.0direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjinja2-fragments1.12.0direkt
PyPIjinja2-htmlmin1.1.0direkt
PyPIjinjax0.65direkt
PyPImarkdown3.10.2direkt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic-core2.46.4direkt
PyPIpydantic-settings2.14.2direkt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIpython-multipart0.0.32direkt
PyPIrapidfuzz3.14.5direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIsqlmodel0.0.39direkt
PyPIstructlog26.1.0direkt
PyPIterminaltables3.1.10direkt
PyPItorf4.3.1direkt
PyPItorrent-parser0.4.1direkt
PyPItyper0.27.0direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaudiobookrequest1.10.7indirekt
PyPIbasedpyright1.39.9indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcssbeautifier2.0.3indirekt
PyPIdetect-installer0.1.0indirekt
PyPIdjlint1.42.1indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIeditorconfig0.17.1indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.32indirekt
PyPIfastapi-cloud-cli0.22.2indirekt
PyPIfastar0.11.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.3indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhtmlmin20.1.13indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIjsbeautifier2.0.3indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPInodejs-wheel-binaries24.16.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-extra-types2.11.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-toolkit0.20.3indirekt
PyPIrignore0.8.0indirekt
PyPIruff0.15.22indirekt
PyPIsentry-sdk2.66.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIuvicorn0.51.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 91 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
aiohttp3.14.2direkthoch23.14.3
cryptography49.0.0direktmittel250.0.0

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.