Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 22:58 UTC

opendatalab / MinerU

Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.

PythonEigene Lizenz★ 76.773 Sterne⑂ 6.452 Forksseit Feb. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird
#extract-data#layout-analysis#ocr#parser#pdf#pdf-converter#python#document-analysis#pdf-parser#pdf-extractor-llm#pdf-extractor-pretrain#pdf-extractor-rag#ai4science#docx#pptx#xlsx

opendatalab/MinerU erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (39/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

OpenDataLabOrganisation
2.970 Follower67 öffentliche Reposseit Jan. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImineru3.4.4313.25983vor 25 Tagenminerumagic-pdfdocument-parsingdocument-understandingpdfmarkdownocrvlmdocxpptxxlsxmultimodal

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.101 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.101
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.0.0a5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases4,7

Community & Verbreitung

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

80Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 76.773 Stars
25/25Forks — 6.452 Forks
13.5/15Watcher — 273 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks6.452
stars76.773
watchers273
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

51Mittel
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges12
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
73.3/80Downloads pro Monat — 313.259 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmineru
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads313.259
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?

73Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 70 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled70
top_contributor_share0,918

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.2/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 1.536/1.729 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 6/9 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.536
open_issues43
closed_issues2.278
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d13
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs193
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d9

Eigentümerschaft & Trägerschaft

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers — 2.970 Follower von opendatalab
22.1/25Kontohistorie — 67 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.970
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginopendatalab
public_repos67
account_age_days1.666
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 25 Tagen
20/20Versionshistorie — 83 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmineru
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish25

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

77Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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://opendatalab.github.io/MinerU/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 16 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsextract-data, layout-analysis, ocr, parser, pdf, pdf-converter, python, document-analysis, pdf-parser, pdf-extractor-llm, pdf-extractor-pretrain, pdf-extractor-rag, ai4science, docx, pptx, xlsx
has_wikinein
homepagehttps://opendatalab.github.io/MinerU/
docs_sitehttps://opendatalab.github.io/MinerU/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

47Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 16 out of 16 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 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
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
5/5Security-Policy — security policy file 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_aggregate4,7
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_packages67
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:mineru@3.4.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 67 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.

39Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 93 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

32Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53/55Handhabbare Dateigrößen — 8/222 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes140.821
source_files_sampled222
oversized_source_files8

Eckdaten

76.773GitHub-Sterne
70Mitwirkende
2.101Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
43offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 6.452 ⇿
0Sterne
6.452Forks
15Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

5.0005.5006.0006.5006.452732026-052026-072026-08
Major 0Minor 0Patch 0
OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7Gesamtwert

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 · 2026-08-04 22:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests16 out of 16 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 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file 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 29
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIclick>=8.1.7pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21.6pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPIpillow>=11.0.0pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=4.30.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpypdf>=5.6.0pyproject.toml
PyPIreportlab—pyproject.toml
PyPIpdftext>=0.6.3,<0.8.0pyproject.toml
PyPImodelscope>=1.26.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.32.4pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.46.2pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.11.0.86pyproject.toml
PyPIfast-langdetect>=0.2.3,<0.3.0pyproject.toml
PyPIopenai>=1.70.0,<3pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.13.5,<5pyproject.toml
PyPImagika>=0.6.2,<1.1.0pyproject.toml
PyPImineru-vl-utils>=1.0.5,<2pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.2.0,<2pyproject.toml
PyPIpypptx-with-oxml>=1.0.3,<2pyproject.toml
PyPImammoth>=1.11.0,<2pyproject.toml
PyPIpylatexenc>=2.10,<3pyproject.toml
PyPIlxml>=4.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.5,<4pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 45

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 22 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIfast-langdetect—direkt
PyPIhuggingface-hub—direkt
PyPIjson-repair—direkt
PyPIloguru—direkt
PyPIlxml—direkt
PyPImagika—direkt
PyPImammoth—direkt
PyPImineru-vl-utils—direkt
PyPImodelscope—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIopenai—direkt
PyPIopencv-python—direkt
PyPIopenpyxl—direkt
PyPIpdftext—direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIpylatexenc—direkt
PyPIpypdf—direkt
PyPIpypdfium2—direkt
PyPIpypptx-with-oxml—direkt
PyPIpython-docx—direkt
PyPItqdm—direkt
PyPIaccelerate—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIftfy—indirekt
PyPIgradio—indirekt
PyPIgradio-pdf—indirekt
PyPIlmdeploy—indirekt
PyPImarkdown-gfm-admonition—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-static-i18n—indirekt
PyPImkdocs-video—indirekt
PyPImlx—indirekt
PyPImlx-vlm—indirekt
PyPIonnxruntime—indirekt
PyPIpyclipper—indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIqwen-vl-utils—indirekt
PyPIsafetensors—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIshapely—indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPIvllm—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mineru@3.4.4 zieht 67 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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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.