Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-17 12:51 UTC

mauwii / PyPatchMatch

PatchMatch based image inpainting for C++ and Python.

Python · C++MIT★ 10 Sterne⑂ 4 Forksseit Dez. 2022ForkAuf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

mauwii/PyPatchMatch erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (36/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
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.

75
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Matthias WildPersönliches Konto
38 Follower6 öffentliche Reposseit Juni 2018@ARES-Consulting

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIPyPatchMatch2.1.131.96226vor 10 Tageninpaintingpatchmatchimage-processingopencv

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 308 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_year308
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 18 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count18
latest_release_tagv2.2.0rc2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,4
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?

36Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
15.5/60Stars — 10 Stars
4/25Forks — 4 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4
stars10
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmenein
has_licensenein
readme_badges10
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
60.1/80Downloads pro Monat — 31.962 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesPyPatchMatch
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31.962
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

30Gefährdet
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
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,882

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.2/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
29.3/30PR-Annahme — 123/126 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs123
open_issues1
closed_issues56
prs_merged_7d29
prs_decided_7d30
prs_merged_30d54
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,982
closed_unmerged_prs3
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

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.4/25Reichweite des Inhabers — 38 Follower von mauwii
18.2/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers38
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmauwii
public_repos6
account_age_days3.044
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 10 Tagen
20/20Versionshistorie — 26 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesPyPatchMatch
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish10

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

60Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmenein
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

Sicherheit

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

84Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 13 out of 13 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 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
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
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
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8
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 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_packages2
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:PyPatchMatch@2.1.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 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.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,989
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.056

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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — patchmatch/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 49 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspatchmatch/py.typed
agent_commit_share0,49
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (patchmatch/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/23 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes40.804
source_files_sampled23
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
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 — examples
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

10GitHub-Sterne
6Mitwirkende
308Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
18Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Community profile unavailable

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿
0Sterne
4Forks

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.

1223344412024-032024-102025-05

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.0 / 10
8.0Gesamtwert

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 · 2026-10-17 12:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests13 out of 13 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 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 8 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 30 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
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.23.2pyproject.toml
PyPIpillow>=9.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 82

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 79 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.3direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIast-serialize0.11.2indirekt
PyPIaudioop-lts0.2.2indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcoverage7.16.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIfastapi0.143.0indirekt
PyPIfilelock4.0.3indirekt
PyPIfsspec2026.9.0indirekt
PyPIgcovr8.6indirekt
PyPIgradio6.29.1indirekt
PyPIgradio-client2.7.2indirekt
PyPIgroovy0.1.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-gradio0.4.1indirekt
PyPIhf-xet1.7.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.13.1indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.13.1indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIhuggingface-hub2.1.1indirekt
PyPIhypothesis6.168.3indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.16.0indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.45.1indirekt
PyPIorjson3.13.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas3.0.6indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.12indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpydub0.25.1indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.1indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.5indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.16.10indirekt
PyPIsafehttpx0.1.7indirekt
PyPIsemantic-version2.10.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIstarlette1.7.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.14.0indirekt
PyPItqdm4.70.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyper0.27.3indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.5indirekt
PyPIuvicorn0.54.0indirekt
PyPIvirtualenv21.12.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:PyPatchMatch@2.1.1 zieht 2 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.