Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 01:41 UTC

moonshine-ai / moonshine

Very low latency speech to text, intent recognition, and text to speech, for building voice agents and interfaces

C++ · CEigene Lizenz★ 10.947 Sterne⑂ 598 Forksseit Okt. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekMobile AnwendungKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#intent-recognition#stt#tts#voice#voice-recognition

moonshine-ai/moonshine erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Moonshine AIOrganisation
483 Follower75 öffentliche Reposseit Jan. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImoonshine-voice0.1.547.65140vor 3 Tagenspeechtranscriptionvoiceaion-devicestt
npm@moonshine-ai/moonshine-wasm0.1.52.2605vor 3 Tagenspeech-to-texttext-to-speechsttttsasrvoicewasmwebassemblymoonshineon-deviceoffline

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.2/36Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 666 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year666
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 23 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count23
latest_release_tagv0.1.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases5

Community & Verbreitung

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

75Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.947 Stars
23.1/25Forks — 598 Forks
10/15Watcher — 64 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks598
stars10.947
watchers64
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
62.6/80Downloads pro Monat — 49.911 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmoonshine-voice, @moonshine-ai/moonshine-wasm
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads49.911
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 32 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 16 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled16
top_contributor_share0,317

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
39.3/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
20.3/30PR-Annahme — 63/93 entschiedene PRs gemergt
2.2/13Newcomer PR acceptance — 1/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs63
open_issues7
closed_issues103
prs_merged_7d1
prs_decided_7d3
prs_merged_30d1
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,936
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d6

Eigentümerschaft & Trägerschaft

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.3/25Reichweite des Inhabers — 483 Follower von moonshine-ai
22.1/25Kontohistorie — 75 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers483
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmoonshine-ai
public_repos75
account_age_days1.671

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 40 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmoonshine-voice, @moonshine-ai/moonshine-wasm
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://moonshine.ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsintent-recognition, stt, tts, voice, voice-recognition
has_wikija
homepagehttps://moonshine.ai
docs_sitehttps://moonshine.ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespackage-lock.json
manifestsdocs/requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages13
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:moonshine-voice@0.1.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 13 Paketen. 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.

81Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
28.8/40Lesbare Commit-Historie — 54 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,54
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes2.692

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — examples/android/AgentFlow/app/build.gradle.kts, examples/android/AgentFlow/build.gradle.kts, examples/android/TextToSpeech/app/build.gradle.kts (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — language-bindings/wasm/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 50 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
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileja
typed_languageja
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configslanguage-bindings/wasm/tsconfig.json
agent_commit_share0,5
toolchain_manifestsexamples/android/AgentFlow/app/build.gradle.kts, examples/android/AgentFlow/build.gradle.kts, examples/android/TextToSpeech/app/build.gradle.kts, examples/android/TextToSpeech/build.gradle.kts, examples/android/Transcriber/app/build.gradle.kts, examples/android/Transcriber/build.gradle.kts, language-bindings/android/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Typprüfbarer Code — C++ (statisch typisiert)
53.5/55Handhabbare Dateigrößen — 38/1.410 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageC++
largest_source_bytes15.335.389
source_files_sampled1.410
oversized_source_files38

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

10.947GitHub-Sterne
16Mitwirkende
666Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
23Releases
2Bus-Faktor
7offene 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); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 598 ⇿
0Sterne
598Forks
22Releases

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.

0100200300400500600592402024-102025-092026-08
Major 0Minor 1Patch 21

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPIsounddevice—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPIrequests—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPItqdm—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPIfilelock—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPIplatformdirs—language-bindings/python/pyproject.toml
PyPIgoogle-crc32c—language-bindings/python/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 81

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 75 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfilelock—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIplatformdirs—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIsounddevice—direkt
PyPItqdm—direkt
npm@gerrit0/mini-shiki1.27.2indirekt
npm@puppeteer/browsers3.0.6indirekt
npm@shikijs/engine-oniguruma1.29.2indirekt
npm@shikijs/types1.29.2indirekt
npm@shikijs/vscode-textmate10.0.2indirekt
npm@types/hast3.0.5indirekt
npm@types/unist3.0.3indirekt
npmansi-regex6.2.2indirekt
npmansi-styles6.2.3indirekt
npmargparse2.0.1indirekt
npmbalanced-match1.0.2indirekt
npmbrace-expansion2.1.2indirekt
npmchromium-bidi16.0.1indirekt
npmcliui9.0.1indirekt
npmdevtools-protocol0.0.1638949indirekt
npmemoji-regex10.6.0indirekt
npmentities4.5.0indirekt
npmescalade3.2.0indirekt
npmget-caller-file2.0.5indirekt
npmget-east-asian-width1.6.0indirekt
npmlinkify-it5.0.2indirekt
npmlunr2.3.9indirekt
npmmarkdown-it14.3.0indirekt
npmmdurl2.0.0indirekt
npmminimatch9.0.9indirekt
npmmitt3.0.1indirekt
npmmodern-tar0.7.7indirekt
npmpunycode.js2.3.1indirekt
npmpuppeteer-core25.3.0indirekt
npmstring-width7.2.0indirekt
npmstrip-ansi7.2.0indirekt
npmtyped-query-selector2.12.2indirekt
npmtypedoc0.27.9indirekt
npmtypescript5.8.3indirekt
npmuc.micro2.1.0indirekt
npmwebdriver-bidi-protocol0.4.2indirekt
npmwrap-ansi9.0.2indirekt
npmws8.21.1indirekt
npmy18n5.0.8indirekt
npmyaml2.9.0indirekt
npmyargs18.0.0indirekt
npmyargs-parser22.0.0indirekt
npmzod3.25.76indirekt
PyPIai-edge-litert—indirekt
PyPIai-edge-quantizer—indirekt
PyPIauditwheel—indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIfaster-whisper—indirekt
PyPIflatbuffers—indirekt
PyPIfugashi—indirekt
PyPIhuggingface-hub—indirekt
PyPIjiwer—indirekt
PyPIkokoro—indirekt
PyPIlibrosa—indirekt
PyPIlitert-torch—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-static-i18n—indirekt
PyPImoonshine-voice—indirekt
PyPInbmake—indirekt
PyPIonnx—indirekt
PyPIonnxscript—indirekt
PyPIpiper-tts—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIsafetensors—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsoundfile—indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorchaudio—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:moonshine-voice@0.1.5 zieht 13 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

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, npm.