rmax / databrewer
The missing datasets manager. Like hombrew but for datasets. CLI-tool for search and discover datasets!
rmax/databrewer erreicht einen Gesundheitsindex von 29 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (75/100) ab, am schwächsten bei Security (13/100). Zuletzt vor 3395 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.
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.
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 39 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 34 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.
Paket-Ökosysteme
| Registry | Paket | Version | Downloads / Monat | Versionen | Zuletzt veröffentlicht | Tags |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | databrewerverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet | 0.1.1 | 20 | 3 | vor 3418 Tagen | databrewer |
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Arbeit ist eingegangen, und niemand hat sich darum gekümmert
Stille allein ist nie der Befund — eine kleine, fertige Bibliothek braucht womöglich jahrelang keinen Commit. Dieser Hinweis verlangt beides: lange keinen menschlichen Commit und Pflichten, denen das Projekt sichtbar nicht nachkommt. Automatisierte Commits gelten nicht als Pflege.
Wie Verwaisung bewertet wirdWie die Bewertung erfolgt
| 0/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 3.395 Tagen |
| 0/36 | Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits |
| 0/18 | Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 0 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 3.395 |
| active_weeks_last_year | 0 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 16.2/27 | Liefert Releases aus — 2 Versions-Tags (keine GitHub-Releases) |
| 0/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 3.418 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 2 |
| latest_release_tag | v0.1.1 |
| releases_from_tags | ja |
| days_since_latest_release | 3.418 |
| mean_days_between_releases | 0 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 26/60 | Stars — 41 Stars |
| 4/25 | Forks — 4 Forks |
| 0/15 | Watcher — 2 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 4 |
| stars | 41 |
| watchers | 2 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 0/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 0/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 4 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | nein |
| readme_badge_services | codecov.io, readthedocs.org, shields.io |
| has_pull_request_template | nein |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
Wie die Bewertung erfolgt
| 9/54 | Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 0.9/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits |
| 2.7/13.5 | Breite der Beitragenden — 2 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 2 |
| top_contributor_share | 0,958 |
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
Wie die Bewertung erfolgt
| 12/42 | Issue-Lösungsquote — 29 % der Issues geschlossen |
| 15/30 | PR-Annahme — 1/2 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 1 |
| open_issues | 5 |
| closed_issues | 2 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0,286 |
| closed_unmerged_prs | 1 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Wie die Bewertung erfolgt
| 10/30 | Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto |
| 0/20 | Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar |
| 20.3/25 | Reichweite des Inhabers — 675 Follower von rmax |
| 25/25 | Kontohistorie — 97 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 17 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 675 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | rmax |
| public_repos | 97 |
| account_age_days | 6.563 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/24 | CI-Workflows |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 6.4/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | nein |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | ja |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | nein |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://databrewer.readthedocs.org/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 5 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | datasets, data, discovery, command-line, python |
| has_wiki | ja |
| homepage | https://databrewer.readthedocs.org/ |
| docs_site | https://databrewer.readthedocs.org/ |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 0/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 0/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | docs/requirements.txt, requirements-dev.txt, requirements-install.txt, requirements-setup.txt, requirements-tests.txt, setup.cfg, setup.py |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | nein |
| has_dependabot_config | nein |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 6.4/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: pyyaml 3.13.0 (critical 9.8), click 6.7.0 (high 7.2) |
| 25/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 28.1/40 | Keine offenen Advisories — 2 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 3.000 Tagen veröffentlicht |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 5 |
| affected_packages | 2 |
| assessed_packages | 17 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | critical 1, high 1 |
| direct_affected_packages | 2 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 4.3/40 | Lesbare Commit-Historie — 2 von 25 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,08 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 0/10 | Reproduzierbare Umgebung |
| 0/10 | Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 25 |
| 0/8 | Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | nein |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | Makefile, docs/Makefile |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 55/55 | Handhabbare Dateigrößen — 0/10 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 9.493 |
| source_files_sampled | 10 |
| oversized_source_files | 0 |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- pypi package 'databrewer' points at a different repository (https://github.com/rolando/databrewer); excluded from ecosystem scoring
- OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿
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.
Jeder Punkt umfasst 3 Tage.
Alle Abhängigkeiten 20
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 20 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | awesome-slugify | — | indirekt |
| PyPI | bumpversion | — | indirekt |
| PyPI | check-manifest | — | indirekt |
| PyPI | click | — | indirekt |
| PyPI | coverage | — | indirekt |
| PyPI | flake8 | — | indirekt |
| PyPI | jsonschema | — | indirekt |
| PyPI | pip-tools | — | indirekt |
| PyPI | pytest | — | indirekt |
| PyPI | pyyaml | — | indirekt |
| PyPI | requests | — | indirekt |
| PyPI | six | — | indirekt |
| PyPI | sphinx | — | indirekt |
| PyPI | toolz | — | indirekt |
| PyPI | tox | — | indirekt |
| PyPI | tqdm | — | indirekt |
| PyPI | twine | — | indirekt |
| PyPI | watchdog | — | indirekt |
| PyPI | wheel | — | indirekt |
| PyPI | whoosh | — | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 2
Die Installation von pypi:databrewer@0.1.1 zieht 17 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.
| Paket | Version | Beziehung | Schweregrad | Advisories | Behoben in |
|---|---|---|---|---|---|
| pyyaml | 3.13.0 | direkt | kritisch | 4 | 5.4 |
| click | 6.7.0 | direkt | hoch | 1 | 8.3.3 |
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
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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.