Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 00:03 UTC

pyapp-kit / magicgui

build GUIs from type annotations

PythonMIT★ 511 Sterne⑂ 62 Forksseit Feb. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungBibliothekwie das ermittelt wird

pyapp-kit/magicgui erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (64/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

pyapp-kitOrganisation
69 Follower22 öffentliche Reposseit Nov. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImagicgui0.10.2223.30360vor 157 Tagenguitype-annotationswidgets

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

68Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 7 Tagen
5.5/36Commit-Rhythmus — 8/52 Wochen mit Commits
12.2/18Commit-Volumen — 22 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year22
human_commit_share0,73
days_since_last_push7
active_weeks_last_year8
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 41 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 157 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 100,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count41
latest_release_tagv0.10.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release157
mean_days_between_releases100,3

Community & Verbreitung

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

72Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
43.9/60Stars — 511 Stars
14.9/25Forks — 62 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks62
stars511
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
71.3/80Downloads pro Monat — 223.303 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmagicgui
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads223.303
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 85 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 28 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,851
Wie die Bewertung erfolgt
31.2/42Issue-Lösungsquote — 74 % der Issues geschlossen
27.8/30PR-Annahme — 451/486 entschiedene PRs gemergt
9.3/13Newcomer PR acceptance — 5/7 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs451
open_issues65
closed_issues187
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,742
closed_unmerged_prs35
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d7
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
13.3/25Reichweite des Inhabers — 69 Follower von pyapp-kit
17.6/25Kontohistorie — 22 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers69
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginpyapp-kit
public_repos22
account_age_days1.404

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 157 Tagen
20/20Versionshistorie — 60 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmagicgui
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish157

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pyapp-kit.github.io/magicgui/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, autogeneration, gui, graphical-user-interface, widgets, type-annotations
has_wikinein
homepagehttps://pyapp-kit.github.io/magicgui/
docs_sitehttps://pyapp-kit.github.io/magicgui/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.5/2.5CI-Tests — 17 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 14 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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 2 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages13
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:magicgui@0.10.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 13 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 72 von 73 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,986
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/magicgui/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 10 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_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/magicgui/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/magicgui/py.typed)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 1/104 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes65.310
source_files_sampled104
oversized_source_files1
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, 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

511GitHub-Sterne
28Mitwirkende
22Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
41Releases
1Bus-Faktor
65offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'magicgui' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for magicgui carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 62 ⇿
0Sterne
62Forks
41Releases

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.

013253850636232020-022023-052026-09
Major 0Minor 9Patch 24

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-09-15 00:02 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-Tests17 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 9/23 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 2 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdocstring_parser>=0.7pyproject.toml
PyPIpsygnal>=0.8.0pyproject.toml
PyPIqtpy>=2.4.0pyproject.toml
PyPIsuperqt>=0.7.2pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.6pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 43

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 38 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdocstring-parser—direkt
PyPIpsygnal—direkt
PyPIqtpy—direkt
PyPIsuperqt—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIannotated-types—indirekt
PyPIattrs—indirekt
PyPIgriffe1.2.0indirekt
PyPIipykernel—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipywidgets—indirekt
PyPImarimo—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-gallery—indirekt
PyPImkdocs-gen-files—indirekt
PyPImkdocs-literate-nav—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-spellcheck—indirekt
PyPImkdocstrings0.26.1indirekt
PyPImkdocstrings-python1.11.1indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPInapari0.5.3indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpdbpp—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpint—indirekt
PyPIpre-commit-uv—indirekt
PyPIpydantic—indirekt
PyPIpyqt5—indirekt
PyPIpyqt5-qt5—indirekt
PyPIpyqt6—indirekt
PyPIpyside6—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-mypy-plugins—indirekt
PyPIpytest-qt—indirekt
PyPIqtgallery0.0.2indirekt
PyPIrich—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPItoolz—indirekt
PyPItqdm—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:magicgui@0.10.2 zieht 13 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.