Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 18:06 UTC

pglombardo / pwpush-cli

Password Pusher CLI

PythonMIT★ 28 Sterne⑂ 3 Forksseit Aug. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#cli#secrets#secrets-management#security-tools

pglombardo/pwpush-cli erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (87/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (45/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Peter Giacomo LombardoPersönliches Konto
216 Follower28 öffentliche Reposseit Sept. 2010@apnotic

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpwpushverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.16.61.63521vor 3 Tagensecurityclipassworddistributionsharingsecure

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 257 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year257
human_commit_share0,05
days_since_last_push3
active_weeks_last_year21

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 21 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count21
latest_release_tagv0.16.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases11
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?

57Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
23.2/60Stars — 28 Stars
2.5/25Forks — 3 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3
stars28
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

45Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

17Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 97 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,966

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
15.1/30PR-Annahme — 727/1.442 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs727
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs715
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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.8/25Reichweite des Inhabers — 216 Follower von pglombardo
22.6/25Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers216
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpglombardo
public_repos28
account_age_days5.807
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://us.pwpush.com/features
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscli, secrets, secrets-management, security-tools
has_wikinein
homepagehttps://us.pwpush.com/features
docs_sitehttps://us.pwpush.com/features
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

60Mittel
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 — 26 out of 26 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6
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 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_packages16
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:pwpush@0.16.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 16 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursor/rules/001-project-overview.mdc, .cursor/rules/002-implementing-commands.mdc, .cursor/rules/003-api-integration.mdc, .cursor/rules/004-testing-patterns.mdc, .cursor/rules/005-common-pitfalls.mdc, .cursor/rules/006-quick-reference.mdc, .cursorrules
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files.cursor/rules/001-project-overview.mdc, .cursor/rules/002-implementing-commands.mdc, .cursor/rules/003-api-integration.mdc, .cursor/rules/004-testing-patterns.mdc, .cursor/rules/005-common-pitfalls.mdc, .cursor/rules/006-quick-reference.mdc, .cursorrules
agent_instruction_max_bytes8.861
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — pwpush/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 95 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspwpush/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,95

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pwpush/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/36 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes31.103
source_files_sampled36
oversized_source_files0

Eckdaten

28GitHub-Sterne
3Mitwirkende
257Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
21Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'pwpush' points at a different repository (https://github.com/pglombardo/pwpush); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿
0Sterne
3Forks
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.

12233312023-042023-112024-05
Major 0Minor 1Patch 3

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-08-05 18:06 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-Tests26 out of 26 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.16.0,<0.17.0pyproject.toml
PyPIrich>=12.5.1,<14.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.34.2,<3.0.0pyproject.toml
PyPIshellingham>=1.5.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.2,<3.0.0pyproject.toml
PyPIxkcdpass==1.19.9pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 90

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich13.9.4direkt
PyPIshellingham1.5.4direkt
PyPItyper0.16.1direkt
PyPIxkcdpass1.19.9direkt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.0indirekt
PyPIdarglint1.8.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipdb0.13.13indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackageurl-python0.17.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpip26.2indirekt
PyPIpip-api0.0.34indirekt
PyPIpip-audit2.10.1indirekt
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-serializable2.1.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydocstyle6.3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint4.0.6indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpython-discovery1.5.1indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyupgrade3.21.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstevedore5.8.0indirekt
PyPItokenize-rt6.2.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItraitlets5.16.0indirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260716indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pwpush@0.16.6 zieht 16 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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit pglombardo/pwpush-cli teilen. Nebeneinander lesen →

95GitGuardian/ggshieldDetect and validate 500+ types of hardcoded secrets with advanced checks. Use it as a pre-commit hook, GitHub Action, or CLI for proactive secret detection and security.Außergewöhnlich96blacklanternsecurity/bbotThe recursive internet scanner for hackers. 🧡Außergewöhnlich93mongodb/kingfisherDetect leaked secrets + live validation. Map blast radius across your stack. Revoke fast. 1,000+ rules.Außergewöhnlich99trufflesecurity/trufflehogFind, verify, and analyze leaked credentialsAußergewöhnlich99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformAußergewöhnlich99prowler-cloud/prowlerProwler is the world’s most widely used open-source cloud security platform that automates security and compliance across any cloud environment.Außergewöhnlich

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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