Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 21:16 UTC

rekursiv-ai / wesearch

A web research toolkit for agents.

PythonApache-2.0★ 8 Sterne⑂ 2 Forksseit Juli 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#sagent#websearch-agent#wesearch#rekursiv-ai#duckduckgo#mcp#openalex#searxng#semantic-scholar#autoresearch

rekursiv-ai/wesearch erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (45/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

78
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.

78
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

rekursiv.aiOrganisation
64 Follower11 öffentliche Reposseit März 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIwesearch0.1.1397814vor 11 Tagenfetchpapersresearchscrapingsearchweb

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
9/36Commit-Rhythmus — 13/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 350 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year350
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv0.1.13
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases7,9
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?

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/60Stars — 8 Stars
0/25Forks — 2 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2
stars8
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-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_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.9/80Downloads pro Monat — 978 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageswesearch
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads978
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?

58Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,915

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.8/30PR-Annahme — 332/334 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs332
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d33
prs_decided_7d34
prs_merged_30d38
prs_decided_30d39
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
13/25Reichweite des Inhabers — 64 Follower von rekursiv-ai
9/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers64
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginrekursiv-ai
public_repos11
account_age_days217

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 11 Tagen
20/20Versionshistorie — 14 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageswesearch
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://rekursiv.ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicssagent, websearch-agent, wesearch, rekursiv-ai, duckduckgo, mcp, openalex, searxng, semantic-scholar, autoresearch
has_wikija
homepagehttps://rekursiv.ai
docs_sitehttps://rekursiv.ai
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
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
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
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
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages35
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:wesearch@0.1.13 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 35 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.

45Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — 0 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — wesearch/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configswesearch/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (wesearch/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 2/138 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes121.813
source_files_sampled138
oversized_source_files2

Eckdaten

8GitHub-Sterne
3Mitwirkende
350Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 2 ⇿
0Sterne
2Forks
11Releases

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.

111222212026-072026-082026-10
Major 0Minor 0Patch 11
OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-10-19 21:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItreekle>=0.2.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIcurl-cffi>=0.15.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPIhtml2text>=2025.4.15pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.2.3pyproject.toml
PyPItrafilatura—pyproject.toml
PyPIzendriver>=0.15.5pyproject.toml
PyPIwrapt—pyproject.toml
PyPIbrotli—pyproject.toml
PyPIzstandard—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 109

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 98 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIbrotli1.2.0direkt
PyPIcurl-cffi0.16.3direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIhtml2text2025.4.15direkt
PyPImarkdownify1.2.3direkt
PyPItrafilatura2.3.1direkt
PyPItreekle0.2.0direkt
PyPIwrapt2.5.0direkt
PyPIzendriver0.17.1direkt
PyPIzstandard0.25.0direkt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasyncio-atexit1.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbasedpyright1.40.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcodespell2.4.3indirekt
PyPIcourlan1.4.0indirekt
PyPIcoverage7.16.2indirekt
PyPIcryptography50.0.2indirekt
PyPIdateparser1.4.3indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIemoji2.16.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock4.0.12indirekt
PyPIgrapheme0.6.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhtmldate1.11.0indirekt
PyPIhttpcore22.13.1indirekt
PyPIhttpx22.13.1indirekt
PyPIhypothesis6.168.5indirekt
PyPIidentify2.6.20indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIiniconfig2.3.1indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjustext3.0.2indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.5indirekt
PyPIlxml-stubs0.5.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImcp2.3.0indirekt
PyPImcp-types2.3.0indirekt
PyPImss10.2.0indirekt
PyPInodeenv1.11.0indirekt
PyPInodejs-wheel-binaries24.19.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.45.1indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.12.3indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.4indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.1indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.1indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.5indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.9.29indirekt
PyPIrekursiv-ai-typeshed0.1.5indirekt
PyPIrekursiv-ai-typings0.1.5indirekt
PyPIrpds-py2026.9.1indirekt
PyPIruff0.16.10indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsoupsieve2.10indirekt
PyPIsse-starlette3.5.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.7.0indirekt
PyPItld0.13.2indirekt
PyPItqdm4.70.1indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPIty0.0.85indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIuvicorn0.54.0indirekt
PyPIvirtualenv21.14.5indirekt
PyPIwcwidth0.9.2indirekt
PyPIwebsockets17.2indirekt
PyPIwesearch0.1.13indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:wesearch@0.1.13 zieht 35 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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