Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-21 17:19 UTC

midea-lan / midea-local

Control your Midea M-Smart appliances via local area network.

Lua · PythonMIT★ 104 Sterne⑂ 90 Forksseit Apr. 2024Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

midea-lan/midea-local erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Exzellent

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.

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)

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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

midea-lanOrganisation

2 Follower1 öffentliches Reposeit Okt. 2024

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
PyPI	midea-local	14.0.0	40.202	64	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

84Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
20.1/36	Commit-Rhythmus — 29/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 406 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	406
human_commit_share	0,69
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	29

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 66 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,6 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	66
latest_release_tag	v14.0.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	6,6

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?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

51Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

32.7/60	Stars — 104 Stars
16.2/25	Forks — 90 Forks
1.7/15	Watcher — 3 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	90
stars	104
watchers	3
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	2
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	codecov.io, github.com
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

61.4/80	Downloads pro Monat — 40.202 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	midea-local
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	40.202
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 53 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	53
top_contributor_share	0,465

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

26.2/42	Issue-Lösungsquote — 62 % der Issues geschlossen
27.8/30	PR-Annahme — 772/834 entschiedene PRs gemergt
9.8/13	Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	772
open_issues	29
closed_issues	48
prs_merged_7d	19
prs_decided_7d	19
prs_merged_30d	40
prs_decided_30d	43
issue_closed_ratio	0,623
closed_unmerged_prs	62
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	3
first_time_prs_decided_30d	4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
3.4/25	Reichweite des Inhabers — 2 Follower von midea-lan
6.2/25	Kontohistorie — 1 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	2
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	midea-lan
public_repos	1
account_age_days	736

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 64 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	midea-local
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — ruff.toml
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
0/15	Dokumentations-/Homepage-Site
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 2 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	midea, python
has_wiki	ja
homepage	—
docs_site	—
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

47Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10	Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1.5/7.5	Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	4,7

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

14/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: aiohttp 3.14.3 (high 7.5)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	8
affected_packages	1
assessed_packages	36
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 1
direct_affected_packages	1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 36 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

74Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 69 von 69 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	5.416

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

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
11/11	Statische Typprüfung — midealocal/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, lockfile
2/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 31 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	ja
has_linter_config	ja
typecheck_configs	midealocal/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,31

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Lua mit Typprüfungs-Konfiguration (midealocal/py.typed)
53.7/55	Handhabbare Dateigrößen — 5/211 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Lua
largest_source_bytes	86.060
source_files_sampled	211
oversized_source_files	5

Eckdaten

104GitHub-Sterne

53Mitwirkende

406Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

66Releases

2Bus-Faktor

29offene 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:midea-local@14.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 90 ⇿

0Sterne

90Forks

62Releases

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.

Major 9Minor 23Patch 27

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10

4.7Gesamtwert

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 17:19 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal 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
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10	Code-Review	all changesets reviewed
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0	Dangerous-Workflow	dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2	Vulnerabilities	8 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 9

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	aiofiles	`—`	pyproject.toml
PyPI	aiohttp	`—`	pyproject.toml
PyPI	anyio	`—`	pyproject.toml
PyPI	colorlog	`—`	pyproject.toml
PyPI	defusedxml	`—`	pyproject.toml
PyPI	ifaddr	`—`	pyproject.toml
PyPI	pycryptodome	`—`	pyproject.toml
PyPI	platformdirs	`—`	pyproject.toml
PyPI	typing_extensions	`>=4.5.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 36

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 27 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	direkt
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	direkt
PyPI	anyio	`4.15.1`	direkt
PyPI	colorlog	`6.12.0`	direkt
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	direkt
PyPI	ifaddr	`0.2.0`	direkt
PyPI	platformdirs	`4.12.2`	direkt
PyPI	pycryptodome	`3.23.0`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	direkt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.7.1`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	ast-serialize	`0.11.2`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	build	`1.6.1`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coverage	`7.16.2`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.20`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	librt	`0.16.0`	indirekt
PyPI	multidict	`6.9.1`	indirekt
PyPI	mypy	`2.3.1`	indirekt
PyPI	mypy-extensions	`1.1.0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	propcache	`0.5.4`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.3.3`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.9`	indirekt
PyPI	setuptools	`84.0.0`	indirekt
PyPI	types-aiofiles	`25.1.0.20260518`	indirekt
PyPI	yarl	`1.25.1`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 36 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
aiohttp	`3.14.3`	direkt	hoch	8	`3.14.4`

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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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.

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Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

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