Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-30 22:03 UTC

patrick-kidger / equinox

Elegant easy-to-use neural networks + scientific computing in JAX. https://docs.kidger.site/equinox/

PythonApache-2.0★ 2.935 Sterne⑂ 209 Forksseit Juli 2021Auf GitHub ansehen ↗

patrick-kidger/equinox erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (89/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (53/100). Zuletzt vor 31 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Patrick KidgerPersönliches Konto
2.923 Follower65 öffentliche Reposseit Nov. 2017Cradle.bio

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIequinox0.13.81.137.32668vor 86 Tagendeep-learningequinoxjaxneural-networks

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 31 Tagen
20.8/36Commit-Rhythmus30/52 Wochen mit Commits
17.3/18Commit-Volumen84 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained11 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year84
human_commit_share1
days_since_last_push31
active_weeks_last_year30

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus55 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 86 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 39,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count55
latest_release_tagv0.13.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release86
mean_days_between_releases39,6
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?

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
56.2/60Stars2.935 Stars
19.3/25Forks209 Forks
7.5/15Watcher23 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks209
stars2.935
watchers23
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
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.137.326 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesequinox
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.137.326
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.4/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden85 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled85
top_contributor_share0,761
Wie die Bewertung erfolgt
27.4/42Issue-Lösungsquote65 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme500/569 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs500
open_issues231
closed_issues433
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,652
closed_unmerged_prs69
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
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
24.9/25Reichweite des Inhabers2.923 Follower von patrick-kidger
25/25Kontohistorie65 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.923
owner_typeUser
is_verified
owner_loginpatrick-kidger
public_repos65
account_age_days3.179
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 86 Tagen
20/20Versionshistorie68 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesequinox
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish86

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests20 out of 30 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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdeep-learning, jax, neural-networks, equinox
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?

62Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
1.5/2.5CI-Tests20 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained11 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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_packages9
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:equinox@0.13.8 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 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.

53Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.9/40Lesbare Commit-Historie43 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,43
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfungequinox/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
4/10Belegte Agentenpraxis2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsequinox/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (equinox/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen0/110 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes54.646
source_files_sampled110
oversized_source_files0
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 Beispieleexamples, 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

2.935GitHub-Sterne
85Mitwirkende
84Commits, letzte 12 Monate
31Tage seit letztem Push
55Releases
1Bus-Faktor
231offene 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 ★ / 209 ⇿
0Sterne
209Forks
55Releases

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.

0408012016020024020842021-082024-012026-07
Major 0Minor 12Patch 43

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-07-30 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
6CI-Tests20 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 7 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIjax>=0.4.38,!=0.7.0,!=0.7.1pyproject.toml
PyPIjaxtyping>=0.2.20pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.5.0pyproject.toml
PyPIwadler_lindig>=0.1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 18

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 14 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjaxdirekt
PyPIjaxtypingdirekt
PyPItyping-extensionsdirekt
PyPIwadler-lindigdirekt
PyPIgriffe1.7.3indirekt
PyPIhippogriffe0.2.2indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-include-exclude-files0.1.0indirekt
PyPImkdocs-ipynb0.1.1indirekt
PyPImkdocs-material9.6.7indirekt
PyPImkdocstrings0.28.3indirekt
PyPImkdocstrings-python1.16.8indirekt
PyPIprek0.3.9indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21.2indirekt
PyPIpyright1.1.406indirekt
PyPIruff0.13.0indirekt
PyPItoml-sort0.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:equinox@0.13.8 zieht 9 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 v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.