Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 10:58 UTC

membrowse / membrowse-action

Track and analyze binary size and memory footprint in embedded firmware

PythonGPL-3.0★ 48 Sterne⑂ 2 Forksseit Juni 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#ci#developer-tools#embedded#memory#bloaty#firmware-analysis#firmware-ci#firmware-tools#github-actions#benchmark#binary-size#code-quality#code-size#microcontroller#tiny

membrowse/membrowse-action erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). 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

MemBrowseOrganisation
1 Follower2 öffentliche Reposseit Feb. 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImembrowse1.2.1543.38344vor 0 Tagenembeddedfirmwarememoryanalysiselflinkerdwarffootprintstm32esp32armrisc-v

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
24.2/36Commit-Rhythmus — 35/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 181 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year181
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year35

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 44 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 16,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count44
latest_release_tagv1.2.15
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases16,1
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?

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
27.1/60Stars — 48 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars48
watchers1
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 (GPL-3.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
61.8/80Downloads pro Monat — 43.383 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmembrowse
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads43.383
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?

57Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,675

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.8/30PR-Annahme — 180/181 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs180
open_issues0
closed_issues3
prs_merged_7d9
prs_decided_7d9
prs_merged_30d19
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
2.2/25Reichweite des Inhabers — 1 Follower von membrowse
4.8/25Kontohistorie — 2 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmembrowse
public_repos2
account_age_days250

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 44 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmembrowse
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://membrowse.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsci, developer-tools, embedded, memory, bloaty, firmware-analysis, firmware-ci, firmware-tools, github-actions, benchmark, binary-size, code-quality, code-size, microcontroller, tiny
has_wikinein
homepagehttps://membrowse.com
docs_sitehttps://membrowse.com
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://membrowse.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 93 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://membrowse.com/llms.txt
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes14.459

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

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint])
11/11Statische Typprüfung — membrowse/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmembrowse/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (membrowse/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/113 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes59.028
source_files_sampled113
oversized_source_files0

Eckdaten

48GitHub-Sterne
3Mitwirkende
181Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
44Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:membrowse@1.2.15; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks
34Releases

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.

111222212025-112026-042026-09
Major 1Minor 2Patch 31
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 · 2026-10-19 10:58 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained19 commit(s) and 0 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpyelftools>=0.29pyproject.toml
PyPIrequests>=2.25.0pyproject.toml
PyPIitanium-demangler>=1.0pyproject.toml
PyPIrust-demangler>=1.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 5

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 0 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIitanium-demangler—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIpyelftools—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrust-demangler—direkt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.

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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 — PyPI.