Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.16.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 02:22 UTC

onnx / ir-py

Efficient in-memory representation for ONNX, in Python

PythonApache-2.0★ 45 Sterne⑂ 21 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗

onnx/ir-py erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (62/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

2.699 Follower31 öffentliche Reposseit Sept. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIonnx-ir0.2.1-20vor 91 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 1 Tagen
27.7/36Commit-Rhythmus40/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen222 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained26 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year222
human_commit_share
days_since_last_push1
active_weeks_last_year40
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus20 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualitätletztes Release vor 94 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 22,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count20
latest_release_tagv0.2.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release94
mean_days_between_releases22,1
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?

62Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
26.7/60Stars45 Stars
10.8/25Forks21 Forks
3.9/15Watcher6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks21
stars45
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

84Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden16 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled16
top_contributor_share0,465
Wie die Bewertung erfolgt
33.5/42Issue-Lösungsquote80 % der Issues geschlossen
24.5/30PR-Annahme313/384 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs313
open_issues13
closed_issues51
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,797
closed_unmerged_prs71
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.7/25Reichweite des Inhabers2.699 Follower von onnx
23/25Kontohistorie31 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.699
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginonnx
public_repos31
account_age_days3.240
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 91 Tagen
20/20Versionshistorie20 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesonnx-ir
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish91

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttp://onnx.ai/ir-py/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsintermediate-representation, onnx, computation-graph, large-language-models, machine-learning, compilation, graph-transformation, model-optimization
has_wikija
homepagehttp://onnx.ai/ir-py/
docs_sitehttp://onnx.ai/ir-py/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

81Exzellent · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained26 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
1/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
6.8/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages7
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:onnx-ir@0.2.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

62Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/45Agentenanweisungen.github/copilot-instructions.md (Rumpf)
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md
agent_instruction_max_bytes176
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehlnoxfile.py
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungsrc/onnx_ir/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
5/8Automatisierte WartungAbhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configssrc/onnx_ir/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (src/onnx_ir/py.typed)
52.8/55Handhabbare Dateigrößen4/99 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes233.667
source_files_sampled99
oversized_source_files4
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispielenotebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

45GitHub-Sterne
16Mitwirkende
222Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
20Releases
2Bus-Faktor
13offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6Gesamtwert

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 · 2026-07-21 02:22 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained26 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpypyproject.toml
PyPIonnx>=1.16pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.10pyproject.toml
PyPIml_dtypes>=0.5.0pyproject.toml
PyPIsympy>=1.13pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 34

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 34 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIchardetindirekt
PyPIeditorconfig-checker3.6.1indirekt
PyPIexpecttest0.1.6indirekt
PyPIfuroindirekt
PyPIhypothesisindirekt
PyPIjaxindirekt
PyPIlintrunnerindirekt
PyPIlintrunner-adaptersindirekt
PyPImatplotlibindirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImyst-nbindirekt
PyPImyst-parserindirekt
PyPIonnx-weekly1.22.0.dev20260519indirekt
PyPIonnxruntimeindirekt
PyPIpackagingindirekt
PyPIparameterizedindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIpytest-randomlyindirekt
PyPIpytest-subtestsindirekt
PyPIpytest-xdistindirekt
PyPIpyyamlindirekt
PyPIrichindirekt
PyPIruff0.15.17indirekt
PyPIsafetensorsindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx-copybuttonindirekt
PyPIsphinx-exec-codeindirekt
PyPIsphinx-galleryindirekt
PyPItorchindirekt
PyPItorchvisionindirekt
PyPItransformersindirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:onnx-ir@0.2.1 zieht 7 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

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.

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 v0.16.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.