Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 15:07 UTC

ra1nb0rn / search_vulns

A modular tool to search for known vulnerabilities, exploits and more across various data sources

Python · CSS · JavaScriptMIT★ 95 Sterne⑂ 15 Forksseit Dez. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#cve#nvd#security#security-research#exploit-search#exploitdb#pentest#pentest-tools#security-tools#vulnerability#vulnerability-search#vulnerability-assessment#vulnerability-scanning

ra1nb0rn/search_vulns erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (87/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (32/100). Zuletzt vor 16 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

71
gesamt / 100
Gut

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.

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

Eigentümerschaft

Dustin BornPersönliches Konto
20 Follower9 öffentliche Reposseit Apr. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsearch_vulns1.2.53.79325vor 16 Tagencpecveexploitnvdpentestsecurityvulnerability

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 16 Tagen
28.4/36Commit-Rhythmus — 41/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 329 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year329
human_commit_share1
days_since_last_push16
active_weeks_last_year41

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 64 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 16 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 17,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count64
latest_release_tagv1.2.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases17,9

Community & Verbreitung

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

49Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32/60Stars — 95 Stars
9.6/25Forks — 15 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks15
stars95
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.7/80Downloads pro Monat — 3.793 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessearch_vulns
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.793
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?

55Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 97 % der Commits
6.8/13.5Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,972

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37.3/42Issue-Lösungsquote — 89 % der Issues geschlossen
23.6/30PR-Annahme — 11/14 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs11
open_issues4
closed_issues32
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,889
closed_unmerged_prs3
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

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
9.5/25Reichweite des Inhabers — 20 Follower von ra1nb0rn
19.3/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers20
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginra1nb0rn
public_repos9
account_age_days4.521
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 16 Tagen
20/20Versionshistorie — 25 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessearch_vulns
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish16

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

78Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://search-vulns.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscve, nvd, security, security-research, exploit-search, exploitdb, pentest, pentest-tools, security-tools, vulnerability, vulnerability-search, vulnerability-assessment, vulnerability-scanning
has_wikija
homepagehttps://search-vulns.com
docs_sitehttps://search-vulns.com
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 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
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 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 — no SAST tool detected
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
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests. 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_packages27
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:search_vulns@1.2.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 27 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.

32Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

8Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
7.5/40Lesbare Commit-Historie — 14 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,14
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.8/55Handhabbare Dateigrößen — 5/87 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes1.485.776
source_files_sampled87
oversized_source_files5

Eckdaten

95GitHub-Sterne
5Mitwirkende
329Commits, letzte 12 Monate
16Tage seit letztem Push
64Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 15 ⇿
0Sterne
15Forks
54Releases

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.

03581013151512022-052024-052026-05
Major 1Minor 8Patch 44

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8Gesamtwert

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 · 2026-09-10 15:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 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
0SASTno SAST tool detected
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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcpe_search==0.2.11pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIaiohttp—pyproject.toml
PyPIaiolimiter—pyproject.toml
PyPIujson—pyproject.toml
PyPIcvss—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIunivers—pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 63

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 62 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcpe-search0.2.11direkt
npm@jridgewell/gen-mapping0.3.13indirekt
npm@jridgewell/remapping2.3.5indirekt
npm@jridgewell/resolve-uri3.1.2indirekt
npm@jridgewell/sourcemap-codec1.5.5indirekt
npm@jridgewell/trace-mapping0.3.31indirekt
npm@parcel/watcher2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-android-arm642.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-darwin-arm642.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-darwin-x642.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-freebsd-x642.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-arm-glibc2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-arm-musl2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-arm64-glibc2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-arm64-musl2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-x64-glibc2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-linux-x64-musl2.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-win32-arm642.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-win32-ia322.5.6indirekt
npm@parcel/watcher-win32-x642.5.6indirekt
npm@tailwindcss/cli4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/node4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-android-arm644.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-darwin-arm644.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-darwin-x644.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-freebsd-x644.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm-gnueabihf4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm64-gnu4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-arm64-musl4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-x64-gnu4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-linux-x64-musl4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-wasm32-wasi4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-win32-arm64-msvc4.1.18indirekt
npm@tailwindcss/oxide-win32-x64-msvc4.1.18indirekt
npmdaisyui5.5.14indirekt
npmdetect-libc2.1.2indirekt
npmenhanced-resolve5.18.4indirekt
npmgraceful-fs4.2.11indirekt
npmis-extglob2.1.1indirekt
npmis-glob4.0.3indirekt
npmjiti2.6.1indirekt
npmlightningcss1.30.2indirekt
npmlightningcss-android-arm641.30.2indirekt
npmlightningcss-darwin-arm641.30.2indirekt
npmlightningcss-darwin-x641.30.2indirekt
npmlightningcss-freebsd-x641.30.2indirekt
npmlightningcss-linux-arm-gnueabihf1.30.2indirekt
npmlightningcss-linux-arm64-gnu1.30.2indirekt
npmlightningcss-linux-arm64-musl1.30.2indirekt
npmlightningcss-linux-x64-gnu1.30.2indirekt
npmlightningcss-linux-x64-musl1.30.2indirekt
npmlightningcss-win32-arm64-msvc1.30.2indirekt
npmlightningcss-win32-x64-msvc1.30.2indirekt
npmmagic-string0.30.21indirekt
npmmri1.2.0indirekt
npmnode-addon-api7.1.1indirekt
npmpicocolors1.1.1indirekt
npmpicomatch4.0.3indirekt
npmsource-map-js1.2.1indirekt
npmtailwindcss4.1.18indirekt
npmtapable2.3.0indirekt
PyPImariadb1.1.12indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:search_vulns@1.2.5 zieht 27 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

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