Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 20:59 UTC

pschanely / CrossHair

An analysis tool for Python that blurs the line between testing and type systems.

PythonEigene Lizenz★ 1.323 Sterne⑂ 98 Forksseit Aug. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

pschanely/CrossHair erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (63/100). Zuletzt heute 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

Phillip SchanelyPersönliches Konto
111 Follower53 öffentliche Reposseit Juli 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcrosshair-tool0.0.110349.285110vor 23 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
22.2/36Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 260 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year260
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 23 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 26,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.0.110
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release23
mean_days_between_releases26,8
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?

67Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
50.6/60Stars — 1.323 Stars
16.6/25Forks — 98 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks98
stars1.323
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
73.9/80Downloads pro Monat — 349.285 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescrosshair-tool
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads349.285
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 91 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 31 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled31
top_contributor_share0,906
Wie die Bewertung erfolgt
28.3/42Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
26.6/30PR-Annahme — 210/237 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/21 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs210
open_issues70
closed_issues144
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,673
closed_unmerged_prs27
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.7/25Reichweite des Inhabers — 111 Follower von pschanely
24.6/25Kontohistorie — 53 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers111
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpschanely
public_repos53
account_age_days5.900
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 23 Tagen
20/20Versionshistorie — 110 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescrosshair-tool
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish23

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 18 out of 18 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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, static-analysis, testing-framework, symbolic-execution, type-systems, fuzzing, contracts, dynamic-analysis, testing, z3, concolic-execution, hacktoberfest
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex
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 — 18 out of 18 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
1.5/7.5Code-Review — Found 5/21 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 12 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 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages12
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:crosshair-tool@0.0.110 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 12 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.

81Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 82 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,837
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.866
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.isort])
11/11Statische Typprüfung — crosshair/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 78 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configscrosshair/py.typed
agent_commit_share0,78
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (crosshair/py.typed)
53/55Handhabbare Dateigrößen — 7/193 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes381.782
source_files_sampled193
oversized_source_files7
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

1.323GitHub-Sterne
31Mitwirkende
260Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
70offene 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 ★ / 98 ⇿
0Sterne
98Forks
99Releases

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.

0204060801009782018-052022-062026-07
Major 0Minor 0Patch 99

Jeder Punkt umfasst 8 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 · 2026-09-09 20:59 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-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 5/21 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 12 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 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPItyping-inspect>=0.7.1pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=3.10.0pyproject.toml
PyPIz3-solver>=4.13.0.0pyproject.toml
PyPIimportlib_metadata>=4.0.0pyproject.toml
PyPIpygls>=1.0.0pyproject.toml
PyPItypeshed-client>=2.0.5pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 23

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 17 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIimportlib-metadata—direkt
PyPIpygls—direkt
PyPItypeshed-client—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-inspect—direkt
PyPIz3-solver4.15.4.0direkt
PyPIautodocsumm—indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIdeal—indirekt
PyPIflake87.1.2indirekt
PyPIflake8-pyproject—indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIicontract—indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPInumpy2.3.3indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIrst2pdf—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:crosshair-tool@0.0.110 zieht 12 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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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