Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 05:29 UTC

nxp-mcuxpresso / spsdk

Secure Provisioning SDK (SPSDK) is unified, reliable and easy to use SW library working across NXP MCU portfolio providing strong foundation from quick customer prototyping up to production deployment.

PythonEigene Lizenz★ 79 Sterne⑂ 33 Forksseit Juni 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

nxp-mcuxpresso/spsdk erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (85/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (47/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NXP MCUXpressoOrganisation · verifizierte Domain
320 Follower140 öffentliche Reposseit Okt. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIspsdkverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet3.12.0260.39846vor 5 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

76Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
12.4/18Commit-Volumen — 23 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year23
human_commit_share0,97
days_since_last_push5
active_weeks_last_year11

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 45 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 42,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count45
latest_release_tagv3.12.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases42,4
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?

47Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30.7/60Stars — 79 Stars
12.5/25Forks — 33 Forks
6/15Watcher — 13 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks33
stars79
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

44Schwach
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
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 47 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled12
top_contributor_share0,474

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
37.7/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
22.7/30PR-Annahme — 47/62 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/17 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs47
open_issues6
closed_issues52
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,897
closed_unmerged_prs15
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

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
18/25Reichweite des Inhabers — 320 Follower von nxp-mcuxpresso
21/25Kontohistorie — 140 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers320
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginnxp-mcuxpresso
public_repos140
account_age_days1.454

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
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?

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.5/2.5CI-Tests — 12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 13/17 approved changesets -- score normalized to 7
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
3/7.5Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 20 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: cryptography 49.0.0 (moderate 5.9)
15/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: wasmtime 24.0.0 (moderate 5.0)
35.6/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 739 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages65
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 2
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:spsdk@3.12.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 65 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
20.3/40Lesbare Commit-Historie — 37 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,381
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md
agent_instruction_max_bytes8.976

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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — spsdk/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsspsdk/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (spsdk/py.typed)
51.8/55Handhabbare Dateigrößen — 38/647 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes245.730
source_files_sampled647
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

79GitHub-Sterne
12Mitwirkende
23Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
45Releases
2Bus-Faktor
6offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'spsdk' points at a different repository (https://github.com/NXPmicro/spsdk); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 33 ⇿
0Sterne
33Forks
43Releases

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.

01325383322020-062023-062026-07
Major 2Minor 24Patch 15

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4Gesamtwert

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 · 2026-10-19 05:27 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
6CI-Tests12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 13/17 approved changesets -- score normalized to 7
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
10Packagingpackaging workflow 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
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 85

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 85 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIasn1crypto—indirekt
PyPIbincopy—indirekt
PyPIbitstring—indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIcachier—indirekt
PyPIchardet—indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIclick-command-tree—indirekt
PyPIclick-option-group—indirekt
PyPIcolorama—indirekt
PyPIcookiecutter—indirekt
PyPIcrcmod-plus—indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIdeepmerge—indirekt
PyPIdocutils—indirekt
PyPIfastjsonschema—indirekt
PyPIfilelock—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIgmssl—indirekt
PyPIhexdump—indirekt
PyPIimportlib-metadata—indirekt
PyPIinquirerpy—indirekt
PyPIipykernel—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIjira—indirekt
PyPIjson-schema-for-humans—indirekt
PyPIlibusbsio—indirekt
PyPIlibuuu—indirekt
PyPIlief—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImyst-nb—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPInbclient—indirekt
PyPInbformat—indirekt
PyPInbsphinx—indirekt
PyPInotebook—indirekt
PyPInxp-codecheck—indirekt
PyPIopenpyxl—indirekt
PyPIoscrypto—indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIplatformdirs—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIprettytable—indirekt
PyPIpyasn1—indirekt
PyPIpyhsslms—indirekt
PyPIpyinstaller—indirekt
PyPIpyinstaller-hooks-contrib—indirekt
PyPIpylint—indirekt
PyPIpymboot-rs—indirekt
PyPIpyserial—indirekt
PyPIpytablewriter—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpython-can—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIruamel-yaml—indirekt
PyPIruamel-yaml-clib—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsly—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-annotation—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinx-book-theme—indirekt
PyPIsphinx-click—indirekt
PyPIsphinxext-rediraffe—indirekt
PyPIspsdk—indirekt
PyPIspsdk-jlink—indirekt
PyPIspsdk-lauterbach—indirekt
PyPIspsdk-mcu-link—indirekt
PyPIspsdk-pemicro—indirekt
PyPIspsdk-pkcs11—indirekt
PyPIspsdk-pqc—indirekt
PyPIspsdk-pylint-plugins—indirekt
PyPIspsdk-pyocd—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItox-uv—indirekt
PyPItypes-pyyaml—indirekt
PyPItypes-requests—indirekt
PyPItypes-setuptools—indirekt
PyPItyping-extensions—indirekt
PyPIuv—indirekt
PyPIvoluptuous—indirekt
PyPIx690—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:spsdk@3.12.0 zieht 65 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
cryptography49.0.0direktmittel250.0.0
wasmtime24.0.0indirektmittel2—

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit nxp-mcuxpresso/spsdk teilen. Nebeneinander lesen →

100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyAußergewöhnlich100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Außergewöhnlich100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityAußergewöhnlich100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMAußergewöhnlich100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonAußergewöhnlich100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.Außergewöhnlich

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.