Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.16.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 00:15 UTC

misialq / ncbi-datasets-pyclient

PythonBSD-3-Clause★ 2 Sterne⑂ 0 Forksseit März 2025Auf GitHub ansehen ↗

misialq/ncbi-datasets-pyclient erreicht einen Gesundheitsindex von 54 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (77/100) ab, am schwächsten bei Security (15/100). Zuletzt vor 9 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

54
gesamt / 100
Mittel

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.

54
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 53 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 54 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Michal ZiemskiPersönliches Konto
24 Follower59 öffentliche Reposseit Sept. 2016ETH Zürich

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIncbi-datasets-pyclient18.33.1-32vor 9 Tagenopenapiopenapi-generatorncbi-datasets-api

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 9 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus21/52 Wochen mit Commits
12.7/18Commit-Volumen25 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year25
human_commit_share
days_since_last_push9
active_weeks_last_year21

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus34 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 10,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count34
latest_release_tagv18.33.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases10,6

Community & Verbreitung

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

24Gefährdet · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars2 Stars
0/25Forks0 Forks
0/15Watcher1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars2
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

65Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.2/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden2 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,767
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme1/1 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio1
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
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
10.1/25Reichweite des Inhabers24 Follower von misialq
24.9/25Kontohistorie59 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers24
owner_typeUser
is_verified
owner_loginmisialq
public_repos59
account_age_days3.592
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 9 Tagen
20/20Versionshistorie32 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesncbi-datasets-pyclient
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
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
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionnein

Sicherheit

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

15Kritisch · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeitenveröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
14/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: urllib3 2.6.3 (high 7.5)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisorieskein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories10
affected_packages3
assessed_packages38
unassessed_packages10
affected_by_severityhigh 1, moderate 2
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 38 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 10 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.

44Schwach · 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
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
11/11Statische Typprüfungncbi/datasets/openapi/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsncbi/datasets/openapi/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (ncbi/datasets/openapi/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen5/732 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes617.661
source_files_sampled732
oversized_source_files5

Eckdaten

2GitHub-Sterne
2Mitwirkende
25Commits, letzte 12 Monate
9Tage seit letztem Push
34Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • deps.dev does not index pypi:ncbi-datasets-pyclient@18.33.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIurllib3(>=2.1.0,<3.0.0)pyproject.toml
PyPIpython-dateutil(>=2.8.2)pyproject.toml
PyPIpydantic(>=2.11)pyproject.toml
PyPItyping-extensions(>=4.7.1)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 48

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 40 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpydanticdirekt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dateutildirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPItyping-extensionsdirekt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIurllib3direkt
PyPIurllib32.6.3direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIcachetools6.2.6indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIflake8indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImypyindirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.9.1indirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItoxindirekt
PyPItox4.30.3indirekt
PyPItypes-python-dateutilindirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260124indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv21.6.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 3

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 38 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 3 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte. 10 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
urllib32.6.3direkthoch42.7.0
filelock3.19.1indirektmittel43.20.3
pytest8.4.2indirektmittel29.0.3

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

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.16.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.