Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 20:04 UTC

retentioneering / retentioneering-tools

Python toolkit, MCP server, and agent skills for reproducible, auditable clickstream and event log analytics. Helps AI agents, data scientists and analysts build, validate, and cross-check product analytics, quantitative UX, customer journeys, graph-based user flows, behavioral segmentation, A/B tests, process mining models, Markov chain simulation

Python · TypeScript · Jupyter NotebookApache-2.0★ 935 Sterne⑂ 142 Forksseit Juli 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtMCP-ServerBibliothekwie das ermittelt wird
#product-analytics#user-trajectories-analysis#machine-learning#predictive-analytics#predictive-modeling#clickstream#segmentation#graph-visualizer#user-trajectories#web-analytics#behaviour-analysis#customer-journey-map#python#data-visualization#clickstream-analysis#analytics-mcp#agent-skills#quant-ux#user-flow#customer-journey-analytics

retentioneering/retentioneering-tools erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (55/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

RetentioneeringOrganisation
35 Follower7 öffentliche Reposseit Apr. 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIretentioneering5.2.416.59664vor 12 Tagena-b-testingai-agentsmcp-servermarkov-chainsagent-skillsauditable-analyticsbehavioral-analyticsbehavioral-segmentationclickstream-analyticsconversion-analysiscustomer-journey-analyticsevent-log-analysisfunnel-analysisgraph-analyticsmultiscale-analyticspath-analysisprocess-miningproduct-analyticsquantitative-uxreproducible-analyticsretention-analysisretentioneeringsession-analysisuser-flow-analysisuser-journey-analysiswhat-if-cjm-analysis

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
11.1/36Commit-Rhythmus — 16/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 394 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year394
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 11 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 12 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count11
latest_release_tagv5.2.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release12
mean_days_between_releases9,6

Community & Verbreitung

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

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
48.2/60Stars — 935 Stars
17.9/25Forks — 142 Forks
8.4/15Watcher — 33 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks142
stars935
watchers33
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
56.3/80Downloads pro Monat — 16.596 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesretentioneering
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads16.596
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,883

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
25.7/30PR-Annahme — 115/134 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs115
open_issues6
closed_issues30
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d16
prs_decided_30d20
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs19
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
11.2/25Reichweite des Inhabers — 35 Follower von retentioneering
18.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers35
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginretentioneering
public_repos7
account_age_days2.755

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 12 Tagen
20/20Versionshistorie — 64 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesretentioneering
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish12

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 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 — 11 out of 11 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://retentioneering.com/docs/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsproduct-analytics, user-trajectories-analysis, machine-learning, predictive-analytics, predictive-modeling, clickstream, segmentation, graph-visualizer, user-trajectories, web-analytics, behaviour-analysis, customer-journey-map, python, data-visualization, clickstream-analysis, analytics-mcp, agent-skills, quant-ux, user-flow, customer-journey-analytics
has_wikija
homepagehttps://retentioneering.com/docs/
docs_sitehttps://retentioneering.com/docs/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 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
2.2/7.5Code-Review — Found 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
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
0/7.5Vulnerabilities — 19 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. 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_packages88
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:retentioneering@5.2.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 88 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.

94Außergewöhnlich · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://retentioneering.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 87 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://retentioneering.com/llms.txt
legible_history_share0,926
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes13.944

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

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — js/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 41 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsjs/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json
agent_commit_share0,41
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (js/viz-core/tsconfig.json, js/widget/tsconfig.json)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 5/197 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes145.072
source_files_sampled197
oversized_source_files5

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

935GitHub-Sterne
6Mitwirkende
394Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
11Releases
1Bus-Faktor
6offene Issues
npm, 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 ★ / 142 ⇿
0Sterne
142Forks
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.

025507510012515014252019-072023-022026-10
Major 1Minor 2Patch 5

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4Gesamtwert

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 20:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 4/11 approved changesets -- score normalized to 3
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
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
0Vulnerabilities19 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas>=2.2pyproject.toml
PyPIduckdb>=1.1pyproject.toml
PyPIanywidget>=0.9pyproject.toml
PyPIposthog>=3.0pyproject.toml
PyPIipywidgets>=7.7pyproject.toml
PyPItraitlets>=5.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5pyproject.toml
PyPImcp>=2.2,<3pyproject.toml
PyPIhttpcore>=1.0.9pyproject.toml
PyPIgensim>=4.3.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 347

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 327 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanywidget0.11.0direkt
PyPIduckdb1.5.3direkt
PyPIgensim4.4.0direkt
PyPIhttpcore1.0.9direkt
PyPIipywidgets8.1.8direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPImatplotlib3.11.0direkt
PyPImcp2.2.0direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIposthog7.20.1direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPItraitlets5.15.1direkt
npm@babel/code-frame7.29.7indirekt
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PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyper0.26.7indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:retentioneering@5.2.4 zieht 88 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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