Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 04:07 UTC

mozman / ezdxf

Python interface to DXF

PythonMIT★ 1.402 Sterne⑂ 268 Forksseit Jan. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

mozman/ezdxf erreicht einen Gesundheitsindex von 67 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (73/100) ab, am schwächsten bei Security (21/100). Zuletzt vor 22 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

67
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.

67
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 61 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 67 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Manfred MoitziPersönliches Konto
210 Follower14 öffentliche Reposseit Apr. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIezdxf1.4.4-119vor 90 Tagendxfcad

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

73Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 22 Tagen
15.9/36Commit-Rhythmus — 23/52 Wochen mit Commits
17.8/18Commit-Volumen — 96 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year96
human_commit_share1
days_since_last_push22
active_weeks_last_year23

Release-Disziplin

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 24 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 90 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 78,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count24
latest_release_tagv1.4.4
releases_from_tagsja
days_since_latest_release90
mean_days_between_releases78,6

Community & Verbreitung

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

66Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
51/60Stars — 1.402 Stars
20.2/25Forks — 268 Forks
8.5/15Watcher — 35 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks268
stars1.402
watchers35
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_badges0
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 97 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 45 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled45
top_contributor_share0,971

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
40.4/42Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen
21.3/30PR-Annahme — 118/166 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_prs118
open_issues25
closed_issues612
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,961
closed_unmerged_prs48
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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.7/25Reichweite des Inhabers — 210 Follower von mozman
20.6/25Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers210
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmozman
public_repos14
account_age_days4.860
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 90 Tagen
20/20Versionshistorie — 119 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesezdxf
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish90

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ezdxf.mozman.at
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepagehttps://ezdxf.mozman.at
docs_sitehttps://ezdxf.mozman.at
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

21Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsarchive/setup.py, docs/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements.txt, setup.py
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_packages4
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:ezdxf@1.4.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 4 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
19.7/40Lesbare Commit-Historie — 37 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,37
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — src/ezdxf/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configssrc/ezdxf/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/ezdxf/py.typed)
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 8/1.067 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes138.334
source_files_sampled1.067
oversized_source_files8

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
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

1.402GitHub-Sterne
45Mitwirkende
96Commits, letzte 12 Monate
22Tage seit letztem Push
24Releases
1Bus-Faktor
25offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'tricy' from its registry
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 268 ⇿
0Sterne
268Forks
24Releases

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.

05010015020025030026752017-022021-112026-08
Major 1Minor 4Patch 19

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpyparsing>=3.0.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.6.0pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIfonttools—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 16

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 12 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfonttools—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpyparsing—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIcython—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpymupdf—indirekt
PyPIpyside6—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:ezdxf@1.4.4 zieht 4 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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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