Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-13 22:02 UTC

openfisca / openfisca-france

French tax and benefit system for OpenFisca

PythonEigene Lizenz★ 311 Sterne⑂ 114 Forksseit Dez. 2013Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#legislation-as-code#rules-as-code#better-rules#microsimulation#france

openfisca/openfisca-france erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (44/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen 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

OpenFiscaOrganisation
155 Follower88 öffentliche Reposseit Mai 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIOpenFisca-France176.0.96.7651.218vor 6 Tagenmicrosimulationtaxbenefitracrules-as-codefrance

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 728 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year728
human_commit_share1
days_since_last_push3
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 4 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3.554 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 58,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count4
latest_release_tagv6.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3.554
mean_days_between_releases58,7
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?

70Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
40.4/60Stars — 311 Stars
17.1/25Forks — 114 Forks
8/15Watcher — 28 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks114
stars311
watchers28
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licensenein
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
51.1/80Downloads pro Monat — 6.765 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesOpenFisca-France
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6.765
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?

86Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor — 5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 18 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 96 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled96
top_contributor_share0,184

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.1/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
23.6/30PR-Annahme — 1.596/2.032 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.596
open_issues121
closed_issues616
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,836
closed_unmerged_prs436
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.8/25Reichweite des Inhabers — 155 Follower von openfisca
25/25Kontohistorie — 88 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers155
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginopenfisca
public_repos88
account_age_days5.219

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 1.218 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesOpenFisca-France
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://openfisca.org/fr
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicslegislation-as-code, rules-as-code, better-rules, microsimulation, france
has_wikija
homepagehttps://openfisca.org/fr
docs_sitehttps://openfisca.org/fr
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 21 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
6.3/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: flask-cors 3.0.10 (high 7.5), gunicorn 21.2.0 (high 8.2), pytest 8.4.2 (moderate 6.8)
25.6/40Keine offenen Advisories — 3 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 880 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories16
affected_packages3
assessed_packages27
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2, moderate 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:OpenFisca-France@176.0.9 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 27 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.

44Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
9.6/40Lesbare Commit-Historie — 18 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,18
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.4/55Handhabbare Dateigrößen — 8/171 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes518.266
source_files_sampled171
oversized_source_files8

Eckdaten

311GitHub-Sterne
96Mitwirkende
728Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
4Releases
5Bus-Faktor
121offene 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 ★ / 114 ⇿
0Sterne
114Forks
4Releases

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.

020406080100120112122013-122020-042026-08
Major 0Minor 3Patch 1

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6Gesamtwert

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 · 2026-09-13 22:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.24.3, <2.4pyproject.toml
PyPIopenfisca-core>=43, <45pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 68

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 65 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPIopenfisca-core43.5.0direkt
PyPIopenfisca-core44.0.4direkt
PyPIautopep82.2.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdpath2.2.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIflake86.1.0indirekt
PyPIflake8-print5.0.0indirekt
PyPIflake8-pyproject1.2.4indirekt
PyPIflake8-quotes3.4.0indirekt
PyPIflask3.1.2indirekt
PyPIflask-cors3.0.10indirekt
PyPIgunicorn21.2.0indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumexpr2.10.2indirekt
PyPInumexpr2.14.1indirekt
PyPIopenfisca-france175.1.8indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpendulum3.1.0indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit3.8.0indirekt
PyPIpsutil5.9.8indirekt
PyPIpycodestyle2.11.1indirekt
PyPIpyflakes3.1.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIscipy1.13.1indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.16.3indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIstrenum0.4.15indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.6.2indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.4indirekt
PyPIyamllint1.37.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 3

Die Installation von pypi:OpenFisca-France@176.0.9 zieht 27 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 3 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
flask-cors3.0.10indirekthoch106.0.0
gunicorn21.2.0indirekthoch422.0.0
pytest8.4.2indirektmittel29.0.3

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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.