Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 00:46 UTC

opalsecurity / opal-python

Opal Python SDK

PythonKeine Lizenz erkannt★ 3 Sterne⑂ 0 Forksseit Nov. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

opalsecurity/opal-python erreicht einen Gesundheitsindex von 59 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (78/100) ab, am schwächsten bei Security (21/100). Zuletzt vor 6 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

59
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.

59
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 56 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 59 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OpalOrganisation · verifizierte Domain
11 Follower16 öffentliche Reposseit März 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIopal_security1.0.81.3519vor 51 Tagenopenapiopenapi-generatoropal-api

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

72Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 6 Tagen
4.2/36Commit-Rhythmus — 6/52 Wochen mit Commits
11.7/18Commit-Volumen — 19 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year19
human_commit_share0,873
days_since_last_push6
active_weeks_last_year6

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 7 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 51 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 101,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count7
latest_release_tagv1.0.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release51
mean_days_between_releases101,7

Community & Verbreitung

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

24Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars — 3 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars3
watchers1
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)

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
41.7/80Downloads pro Monat — 1.351 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesopal_security
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.351
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 52 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,516

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
20.2/30PR-Annahme — 29/43 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_prs29
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs14
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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
7.8/25Reichweite des Inhabers — 11 Follower von opalsecurity
21/25Kontohistorie — 16 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers11
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginopalsecurity
public_repos16
account_age_days2.364

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 51 Tagen
20/20Versionshistorie — 9 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesopal_security
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish51

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
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_configja
has_precommit_confignein

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?

21Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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_packages8
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:opal_security@1.0.8 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
26.7/40Lesbare Commit-Historie — 31 von 62 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,5
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — opal_security/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
5.6/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 71 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsopal_security/py.typed
agent_commit_share0,028
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (opal_security/py.typed)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 6/656 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes321.487
source_files_sampled656
oversized_source_files6

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — api/openapi.yaml
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalnein
api_schema_filesapi/openapi.yaml
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

3GitHub-Sterne
9Mitwirkende
19Commits, letzte 12 Monate
6Tage seit letztem Push
7Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIurllib3(>=2.1.0,<3.0.0)pyproject.toml
PyPIpython-dateutil(>=2.8.2)pyproject.toml
PyPIpydantic(>=2)pyproject.toml
PyPItyping-extensions(>=4.7.1)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 11

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 7 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpydantic—direkt
PyPIpython-dateutil—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIurllib3—direkt
PyPIflake8—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItypes-python-dateutil—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:opal_security@1.0.8 zieht 8 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.