Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 16:07 UTC

moskrc / crawlerdetect

🕷CrawlerDetect is a Python library designed to identify bots, crawlers, and spiders by analyzing their user agents.

PythonMIT★ 45 Sterne⑂ 12 Forksseit Aug. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#user-agent#crawler#spider#bot#detect

moskrc/crawlerdetect erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (34/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

VitaliiPersönliches Konto
44 Follower56 öffentliche Reposseit Aug. 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcrawlerdetect0.4.253.43620vor 46 Tagencrawlercrawler-detectcrawler-detectorcrawlerdetectpython-crawler-detect

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

70Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
2.1/36Commit-Rhythmus — 3/52 Wochen mit Commits
10/18Commit-Volumen — 12 Commits im letzten Jahr
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 9 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year12
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year3

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 14 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 46 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 69,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count14
latest_release_tagv0.4.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release46
mean_days_between_releases69,2
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?

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
26.7/60Stars — 45 Stars
8.7/25Forks — 12 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks12
stars45
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
63/80Downloads pro Monat — 53.436 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescrawlerdetect
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads53.436
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)

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 62 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,623

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
21.2/30PR-Annahme — 12/17 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs12
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs5
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

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
11.9/25Reichweite des Inhabers — 44 Follower von moskrc
24.8/25Kontohistorie — 56 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers44
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmoskrc
public_repos56
account_age_days5.874
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 46 Tagen
20/20Versionshistorie — 20 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescrawlerdetect
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish46

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/moskrc/crawlerdetect
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, user-agent, crawler, spider, bot, detect
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://github.com/moskrc/crawlerdetect
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
5.2/7.5Maintained — 9 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
0/5Packaging — keine Daten
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories25
affected_packages8
assessed_packages83
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 3, moderate 4, low 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 83 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.

34Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

12Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
12/40Lesbare Commit-Historie — 18 von 80 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,225
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 80
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/9 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes29.699
source_files_sampled9
oversized_source_files0

Eckdaten

45GitHub-Sterne
7Mitwirkende
12Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
14Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 12 ⇿
0Sterne
12Forks
10Releases

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.

0246810121212020-102023-082026-05
Major 0Minor 1Patch 9

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4Gesamtwert

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 · 2026-09-14 16:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
7Maintained9 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 83

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 83 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIbracex2.5.post1indirekt
PyPIbracex3.0.1indirekt
PyPIbump-my-version0.28.1indirekt
PyPIbump-my-version1.5.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcoverage7.6.5indirekt
PyPIcrawlerdetect0.4.2indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.16.1indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore22.9.1indirekt
PyPIhttpx22.9.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidentify2.6.2indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.0.1indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.36indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic2.9.2indirekt
PyPIpydantic-core2.23.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpydantic-settings2.6.1indirekt
PyPIpygments2.18.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest8.3.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.0.1indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIquestionary2.0.1indirekt
PyPIquestionary2.1.1indirekt
PyPIrich13.9.4indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-click1.8.4indirekt
PyPIrich-click1.9.8indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIruff0.7.3indirekt
PyPItomli2.1.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.13.2indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyping-extensions4.12.2indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv20.27.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.0indirekt
PyPIwcmatch10.0indirekt
PyPIwcmatch11.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.13indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 8

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 83 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 8 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
click8.1.7indirekthoch18.3.3
httpcore22.9.1indirekthoch22.10.0
httpx22.9.1indirekthoch102.12.0
filelock3.16.1indirektmittel43.20.3
pytest8.3.3indirektmittel29.0.3
python-dotenv1.0.1indirektmittel21.2.2
virtualenv20.27.1indirektmittel220.36.1
pygments2.18.0indirektniedrig22.20.0

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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