Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-22 01:45 UTC

pulp / pulp_file

A Pulp plugin that manages File content, e.g. repositories of file content.

PythonGPL-2.0★ 14 Sterne⑂ 45 Forksseit März 2017archiviertAuf GitHub ansehen ↗

pulp/pulp_file erreicht einen Gesundheitsindex von 19 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (82/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (25/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

19
gesamt / 100
Kritisch

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.

19
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 54 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 56 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PulpOrganisation
209 Follower82 öffentliche Reposseit Aug. 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpulp-fileverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet1.16.01.14964vor 1076 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

32Gefährdet · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
3.6/36Push-Aktualität — letzter Push vor 324 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
6.3/18Commit-Volumen — 4 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year4
human_commit_share1
days_since_last_push324
active_weeks_last_year4
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 52 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.076 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 25,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count52
latest_release_tag1.16.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.076
mean_days_between_releases25,8

Community & Verbreitung

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

59Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18.1/60Stars — 14 Stars
13.7/25Forks — 45 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks45
stars14
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (GPL-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
18.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 18 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 30 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled30
top_contributor_share0,18
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
27/30PR-Annahme — 1.084/1.206 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.084
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs122
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
16.7/25Reichweite des Inhabers — 209 Follower von pulp
25/25Kontohistorie — 82 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers209
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginpulp
public_repos82
account_age_days5.189

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

62Mittel · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 13 Workflow(s)
0/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsnein
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.pulpproject.org/pulp_file/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://docs.pulpproject.org/pulp_file/
docs_sitehttps://docs.pulpproject.org/pulp_file/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

34Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
20/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowja
has_security_policynein
has_dependabot_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
14.4/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: multidict 6.7.1 (moderate 5.3)
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages80
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:pulp-file@1.16.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 80 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.

25Gefährdet · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
1.6/40Lesbare Commit-Historie — 3 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,03
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
0/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
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 — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsnein
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/18 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes9.697
source_files_sampled18
oversized_source_files0

Eckdaten

14GitHub-Sterne
30Mitwirkende
4Commits, letzte 12 Monate
324Tage seit letztem Push
52Releases
4Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'pulp-file' points at a different repository (https://pulpproject.org/); excluded from ecosystem scoring
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 45 ⇿
0Sterne
45Forks
52Releases

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.

010203040504522017-032021-072025-10
Major 1Minor 19Patch 21

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

Alle Abhängigkeiten 0

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 0 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:pulp-file@1.16.0 zieht 80 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
multidict6.7.1indirektmittel26.9.1

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.