GridNexa is a developer-first Excel-like data grid for React, Vue, Angular, and JavaScript. It includes editing, filtering, undo/redo, fill handle, export, saved views, change review, validation, diagnostics, and one-click repro export for building powerful data-heavy apps faster.
mhalungekar9/gridnexa erreicht einen Gesundheitsindex von 17 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (35/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (7/100). Zuletzt vor 100 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
17
gesamt / 100
Kritisch
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.
17
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
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)
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 23 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 17 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.
Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36
Release-Aktualität — keine Releases
0/27
Release-Rhythmus — keine Releases
0/10
OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count
0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30
PR-Annahme — keine entschiedenen Pull Requests oder keine Daten
0/13
Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15
OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs
0
open_issues
0
closed_issues
0
prs_merged_7d
0
prs_decided_7d
0
prs_merged_30d
0
prs_decided_30d
0
issue_closed_ratio
—
closed_unmerged_prs
0
first_time_authors_30d
0
first_time_prs_merged_30d
0
first_time_prs_decided_30d
0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, PR-Annahme, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Lizenz, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
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.
Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 42
0/8
Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10
OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nix
nein
has_tests
nein
lockfiles
—
has_dockerfile
nein
typed_language
nein
bootstrap_files
—
has_devcontainer
nein
has_linter_config
nein
typecheck_configs
—
agent_commit_share
0
toolchain_manifests
—
dependency_bot_commit_share
0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Eckdaten
0GitHub-Sterne
1Mitwirkende
42Commits, letzte 12 Monate
100Tage seit letztem Push
0Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
—Paket-Ökosysteme
Warnungen zur Datenerhebung
Language breakdown unavailable
GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
Weitere Details
OpenSSF Scorecard 3.0 / 10
3.0Gesamtwert
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 · 2026-10-21 21:42 UTC
internal error: RepoClient.ListLicenses: error during licensesHandler.setup: response for repo license failed with GET https://api.github.com/repos/mhalungekar9/gridnexa/license: 502 Server Error []
Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
JSON-Rohbericht maschinenlesbar
Feedback
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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.
