Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 04:04 UTC

microsoft / onnxruntime-genai

Generative AI extensions for onnxruntime

C++ · PythonMIT★ 1.119 Sterne⑂ 350 Forksseit Nov. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtMobile AnwendungBibliothekwie das ermittelt wird

microsoft/onnxruntime-genai erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (74/100). Zuletzt heute aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

99
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

99
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 89 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MicrosoftOrganisation · verifizierte Domain
129.473 Follower8.301 öffentliche Reposseit Dez. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI0.15.2-34vor 35 Tagenonnxruntimegenaimachinelearning

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen456 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year456
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus32 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 34 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 19,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count32
latest_release_tagv0.15.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release34
mean_days_between_releases19,4

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

74Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
49.4/60Stars1.119 Stars
21.2/25Forks350 Forks
9.2/15Watcher47 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks350
stars1.119
watchers47
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
62.8/80Downloads gesamt1.115.900 Downloads insgesamt über nuget
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI
dependents
ecosystemsnuget
total_downloads1.115.900
monthly_downloads
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?

91Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.6/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 17 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden97 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled97
top_contributor_share0,173
Wie die Bewertung erfolgt
31.3/42Issue-Lösungsquote74 % der Issues geschlossen
24.7/30PR-Annahme1.470/1.782 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.470
open_issues144
closed_issues421
prs_merged_7d9
prs_decided_7d10
prs_merged_30d42
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,745
closed_unmerged_prs312
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
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers129.473 Follower von microsoft
25/25Kontohistorie8.301 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers129.473
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginmicrosoft
public_repos8.301
account_age_days4.657

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf nuget
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 35 Tagen
20/20Versionshistorie34 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI
ecosystemsnuget
any_deprecatednein
min_days_since_publish35

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows15 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

100Außergewöhnlich · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeitenveröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
20/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsbenchmark/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-lintrunner.txt
has_codeql_workflowja
has_security_policyja
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories3
affected_packages3
assessed_packages28
unassessed_packages17
affected_by_severitymoderate 3
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 28 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 17 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

92Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/python-model-builder.instructions.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie99 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/python-model-builder.instructions.md
agent_instruction_max_bytes6.420
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehlexamples/csharp/ModelChat/ModelChat.csproj, examples/csharp/ModelMM/ModelMM.csproj, examples/csharp/NemotronSpeech/NemotronSpeech.csproj (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische TypprüfungC++ (statisch typisiert)
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis32 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte WartungAbhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languageja
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,32
toolchain_manifestsexamples/csharp/ModelChat/ModelChat.csproj, examples/csharp/ModelMM/ModelMM.csproj, examples/csharp/NemotronSpeech/NemotronSpeech.csproj, src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj, src/java/build.gradle, src/java/src/test/android/app/build.gradle, src/java/src/test/android/build.gradle, test/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Tests.csproj
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer CodeC++ (statisch typisiert)
53.7/55Handhabbare Dateigrößen16/677 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageC++
largest_source_bytes314.204
source_files_sampled677
oversized_source_files16
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexample, examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample, examples
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

1.119GitHub-Sterne
97Mitwirkende
456Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
32Releases
5Bus-Faktor
144offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/11 04:01:37 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 350 ⇿
0Sterne
350Forks
32Releases

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.

012525037533682023-122025-042026-08
Major 0Minor 13Patch 18

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
NuGetSystem.Memory4.5.5src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj
NuGetMicrosoft.Extensions.AI.Abstractions9.8.0src/csharp/Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.csproj
Alle Abhängigkeiten 45

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 43 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
NuGetMicrosoft.Extensions.AI.Abstractions9.8.0direkt
NuGetSystem.Memory4.5.5direkt
NuGetMicrosoft.Direct3D.DXC1.7.2308.12indirekt
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeindirekt
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI0.14.1indirekt
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Cuda0.14.1indirekt
NuGetMicrosoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.DirectML0.14.1indirekt
NuGetMicrosoft.NET.Test.Sdk17.5.0indirekt
NuGetNAudio2.2.1indirekt
NuGetSystem.CommandLine2.0.1indirekt
NuGetxunit2.4.1indirekt
NuGetxunit.runner.visualstudio2.4.3indirekt
PyPIargparseindirekt
PyPIclang-format20.1.8indirekt
PyPIcoloredlogsindirekt
PyPIflatbuffersindirekt
PyPIgnureadlineindirekt
PyPIlintrunner0.12.7indirekt
PyPIlintrunner-adapters0.12.5indirekt
PyPImypyindirekt
PyPInumpyindirekt
PyPIonnxindirekt
PyPIonnx-irindirekt
PyPIonnxruntime1.28.0indirekt
PyPIonnxruntime1.28.0.dev20260612004indirekt
PyPIonnxruntime1.30.0.dev20260824004indirekt
PyPIonnxruntime-directml1.25.0.dev20260125001indirekt
PyPIonnxruntime-ep-webgpu0.2.0.dev20260611indirekt
PyPIpackagingindirekt
PyPIpatchelfindirekt
PyPIprotobuf6.33.5indirekt
PyPIpybind113.0.4indirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIruff0.12.12indirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsympyindirekt
PyPIsympy1.12indirekt
PyPItorch2.11.0+cu128indirekt
PyPItorch2.12.0indirekt
PyPItorch2.12.0+cpuindirekt
PyPItransformersindirekt
PyPIwheelindirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 3

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 28 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 3 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 17 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
torch2.11.0+cu128indirektmittel12.13.0
torch2.12.0indirektmittel12.13.0
torch2.12.0+cpuindirektmittel12.13.0

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 StatistikenNuGet.