Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-11 13:50 UTC

molssi-seamm / lammps_step

A SEAMM plug-in for LAMMPS, a forcefield-based molecular dynamics code.

PythonEigene Lizenz★ 2 Sterne⑂ 2 Forksseit Jan. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#computational-chemistry#computational-materials-science#molssi#molssi-seamm#lammps

molssi-seamm/lammps_step erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (87/100) ab, am schwächsten bei Security (20/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
gesamt / 100
Gut

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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MolSSI SEAMMOrganisation
22 Follower80 öffentliche Reposseit Juni 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIlammps_step2026.10.112.504108vor 0 Tagenseammplug-inflowchartforcefieldeamopenkimmolecular-dynamicsatomisticmd

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus — 14/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 107 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year107
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year14

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 2,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag2026.10.11
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,9

Community & Verbreitung

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

40Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 2 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.3/80Downloads pro Monat — 2.504 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslammps_step
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.504
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
6.8/13.5Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,769

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/42Issue-Lösungsquote — 60 % der Issues geschlossen
29.5/30PR-Annahme — 111/113 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs111
open_issues2
closed_issues3
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d17
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio0,6
closed_unmerged_prs2
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9.8/25Reichweite des Inhabers — 22 Follower von molssi-seamm
25/25Kontohistorie — 80 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers22
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmolssi-seamm
public_repos80
account_age_days2.669

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 108 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslammps_step
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

87Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscomputational-chemistry, computational-materials-science, molssi, molssi-seamm, lammps
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?

20Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
20/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsrequirements.txt, requirements_dev.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowja
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

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.

55Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 75 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,75
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 40 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,4
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.3/55Handhabbare Dateigrößen — 2/66 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes143.112
source_files_sampled66
oversized_source_files2

Eckdaten

2GitHub-Sterne
5Mitwirkende
107Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
2offene 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:lammps_step@2026.10.11; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks
29Releases

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.

111222212022-112024-022025-05
Major 0Minor 0Patch 26

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

Alle Abhängigkeiten 21

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 21 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIblack—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPImodel-chemistry-step—indirekt
PyPImolsystem—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpmw—indirekt
PyPIpy-cpuinfo—indirekt
PyPIpymbar—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-runner—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIseamm—indirekt
PyPIseamm-exec—indirekt
PyPIseamm-ff-util—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIstatsmodels—indirekt
PyPItabulate—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItwine—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

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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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.