Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 04:09 UTC

mobilint / mblt-model-zoo

Mobilint Model Zoo Project

PythonBSD-3-Clause★ 24 Sterne⑂ 1 Forkseit März 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

mobilint/mblt-model-zoo erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (35/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Mobilint, Inc.Organisation
24 Follower25 öffentliche Reposseit Dez. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImblt-model-zoo2.6.0-40vor 0 Tagenquantizationnpumodel-zoopre-quantized-modelsinferencemobilintmbltariesregulusqb

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
24.9/36Commit-Rhythmus — 36/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 135 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year135
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 39 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count39
latest_release_tagv2.6.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases5
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?

35Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
22.1/60Stars — 24 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars24
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte 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_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

73Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 45 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled9
top_contributor_share0,451
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.5/30PR-Annahme — 124/126 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs124
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d10
prs_decided_7d10
prs_merged_30d19
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
10.1/25Reichweite des Inhabers — 24 Follower von mobilint
21.8/25Kontohistorie — 25 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers24
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmobilint
public_repos25
account_age_days2.099

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 40 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmblt-model-zoo
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-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_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.mobilint.com/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-accelerators, edge-ai, quantization, mobilint, computer-vision, quantized-neural-networks, transformer
has_wikija
homepagehttps://www.mobilint.com/
docs_sitehttps://www.mobilint.com/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
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
3/7.5Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 — 30 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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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.

65Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.mobilint.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 88 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.mobilint.com/llms.txt
legible_history_share0,88
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6.764
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 24 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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_configs—
agent_commit_share0,24
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.7/55Handhabbare Dateigrößen — 13/313 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes233.305
source_files_sampled313
oversized_source_files13

Eckdaten

24GitHub-Sterne
9Mitwirkende
135Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
39Releases
2Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mblt-model-zoo' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:mblt-model-zoo@2.6.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-15 04:09 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal 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
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
4Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 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
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImobilint-qb-runtime>=1.4.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.4.1pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.11.0.86pyproject.toml
PyPIpillow>=11.1.0pyproject.toml
PyPIfaster-coco-eval—pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIgdown>=5.2.0pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPImblt-tracker>=1.0.1pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIcityscapesScripts—pyproject.toml
PyPImblt-npu-python>=0.1.0pyproject.toml
PyPImblt-vision-python>=0.0.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 25

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 15 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIgdown—direkt
PyPImblt-npu-python—direkt
PyPImblt-tracker—direkt
PyPImblt-vision-python—direkt
PyPImobilint-qb-runtime—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIopencv-python—direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPItorch—direkt
PyPIanyascii—indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIg2p-en—indirekt
PyPIg2pkk—indirekt
PyPIjamo—indirekt
PyPIjiwer—indirekt
PyPIlibrosa—indirekt
PyPInumba—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpython-mecab-ko—indirekt
PyPIqbcompiler—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPIunidic—indirekt
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.

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.