Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 13:55 UTC

musantro / trimmy

Vertical split-screen video editor for TikTok, Reels, Shorts, and social media.

PythonKeine Lizenz erkannt★ 1 Stern⑂ 0 Forksseit Juni 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#crop-video#desktop-app#ffmpeg#instagram-reels#pyside6#qt#reels#shorts#social-media#split-screen#tiktok#vertical-video#video-editing#video-editor#youtube-shorts

musantro/trimmy erreicht einen Gesundheitsindex von 62 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (19/100). Zuletzt vor 31 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

62
gesamt / 100
Mittel

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.

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

Eigentümerschaft

Antonio RodríguezPersönliches Konto
9 Follower21 öffentliche Reposseit Juli 2015@INSUD-AI-Labs

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItrimmy0.16.121827vor 31 Tagencrop-videodesktop-appffmpeginstagram-reelspyside6qtreelsshortssocial-mediasplit-screentiktokvertical-videovideovideo-editorvideo-editingyoutube-shorts

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

61Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 31 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 111 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year111
human_commit_share0,73
days_since_last_push31
active_weeks_last_year7

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 28 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 31 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tagv0.16.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release31
mean_days_between_releases1,7

Community & Verbreitung

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

19Kritisch · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 1 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars1
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
0/22.5Lizenz — keine Lizenzdatei erkannt
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licensenein
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
31.2/80Downloads pro Monat — 218 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrimmy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads218
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?

57Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,643

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
30/30PR-Annahme — 53/53 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs53
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
7.2/25Reichweite des Inhabers — 9 Follower von musantro
21.8/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers9
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmusantro
public_repos21
account_age_days4.070
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 31 Tagen
20/20Versionshistorie — 27 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestrimmy
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish31

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 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 — 19 out of 19 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

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://musantro.github.io/trimmy/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscrop-video, desktop-app, ffmpeg, instagram-reels, pyside6, qt, reels, shorts, social-media, split-screen, tiktok, vertical-video, video-editing, video-editor, youtube-shorts
has_wikinein
homepagehttps://musantro.github.io/trimmy/
docs_sitehttps://musantro.github.io/trimmy/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

38Schwach
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
2.5/2.5CI-Tests — 19 out of 19 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
0/7.5Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5Lizenz — license file not detected
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
0/5Packaging — keine Daten
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. 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
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_packages17
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:trimmy@0.16.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 17 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://doc.qt.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 71 von 73 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://doc.qt.io/llms.txt
legible_history_share0,973
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 42 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,42
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 — 0/121 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes58.740
source_files_sampled121
oversized_source_files0

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

1GitHub-Sterne
2Mitwirkende
111Commits, letzte 12 Monate
31Tage seit letztem Push
28Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9Gesamtwert

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 · 2026-08-22 13:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests19 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2pyproject.toml
PyPIPySide6>=6.5pyproject.toml
PyPIqt-material-icons>=0.5.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.26.8pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 66

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 61 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyside66.11.1direkt
PyPIqt-material-icons0.5.0direkt
PyPItyper0.26.8direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcommitizen4.16.3indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIdecli0.6.3indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-material9.7.6indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprek0.4.4indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.51indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpyside6-addons6.11.1indirekt
PyPIpyside6-essentials6.11.1indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIquestionary2.1.1indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.15.17indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIshiboken66.11.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItrimmy0.16.1indirekt
PyPIty0.0.48indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwrapt2.2.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:trimmy@0.16.1 zieht 17 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.