Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.17.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 03:35 UTC

mdolab / sphinx_mdolab_theme

PythonKeine Lizenz erkannt★ 3 Sterne⑂ 4 Forksseit Sept. 2020Auf GitHub ansehen ↗

mdolab/sphinx_mdolab_theme erreicht einen Gesundheitsindex von 31 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (67/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (11/100). Zuletzt vor 335 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

31
gesamt / 100
Gefährdet

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.

31
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 37 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 31 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MDO LabOrganisation
263 Follower30 öffentliche Reposseit Apr. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsphinx_mdolab_theme1.4.454643vor 335 Tagensphinxthememdolab

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

29Gefährdet · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
3.6/36Push-Aktualitätletzter Push vor 335 Tagen
0.7/36Commit-Rhythmus1/52 Wochen mit Commits
2.7/18Commit-Volumen1 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1
human_commit_share
days_since_last_push335
active_weeks_last_year1
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus43 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualitätletztes Release vor 335 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 144,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count43
latest_release_tagv1.4.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release335
mean_days_between_releases144,3
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?

28Gefährdet · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars3 Stars
4/25Forks4 Forks
4.3/15Watcher7 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4
stars3
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
0/22.5Lizenzkeine Lizenzdatei erkannt
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licensenein
readme_badges
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
36.5/80Downloads pro Monat546 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessphinx_mdolab_theme
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads546
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.9/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 87 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden9 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,87
Wie die Bewertung erfolgt
35/42Issue-Lösungsquote83 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme13/13 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 9/29 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs13
open_issues1
closed_issues5
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs0
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 mdolab
22.9/25Kontohistorie30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers263
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginmdolab
public_repos30
account_age_days3.393
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 335 Tagen
20/20Versionshistorie43 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessphinx_mdolab_theme
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish335

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

17Kritisch · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
0/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests2 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsnein
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionnein

Sicherheit

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

42Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

28Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
0.2/2.5CI-Tests2 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-ReviewFound 9/29 approved changesets -- score normalized to 3
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflowkeine Daten
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
0/2.5Lizenzlicense file not detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependencieskeine Daten
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-Permissionskeine Daten
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate2,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
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): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:sphinx_mdolab_theme@1.4.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 39 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.

11Kritisch · 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
0/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsnein
lockfiles
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, OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/16 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes28.914
source_files_sampled16
oversized_source_files0

Eckdaten

3GitHub-Sterne
9Mitwirkende
1Commits, letzte 12 Monate
335Tage seit letztem Push
43Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 3 ★ / 0 ⇿
3Sterne

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.

12233312021-072023-012024-06

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.8 / 10
2.8Gesamtwert

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 03:35 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
1CI-Tests2 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 9/29 approved changesets -- score normalized to 3
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 11

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 11 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpyindirekt
PyPInumpydocindirekt
PyPIpyyamlindirekt
PyPIredbaronindirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx-copybuttonindirekt
PyPIsphinx-promptindirekt
PyPIsphinx-rtd-themeindirekt
PyPIsphinx-tabsindirekt
PyPIsphinxcontrib-autoprogramindirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtexindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:sphinx_mdolab_theme@1.4.4 zieht 39 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

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 StatistikenPyPI.