Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 07:16 UTC

rnag / dataclass-wizard

Simple, elegant, wizarding tools for interacting with Python's dataclasses.

PythonEigene Lizenz★ 250 Sterne⑂ 36 Forksseit Aug. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

rnag/dataclass-wizard erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (50/100). Zuletzt vor 15 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ritvik NagPersönliches Konto
31 Follower68 öffentliche Reposseit Sept. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdataclass-wizard1.0.02.512.50685vor 76 Tagendataclasseswizardjsonserializationdeserializationdataclass-serializationtype-hintsperformancealiaspythonenvdotenvlightweight

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

65Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 15 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
16/18Commit-Volumen — 59 Commits im letzten Jahr
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year59
human_commit_share1
days_since_last_push15
active_weeks_last_year5
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 85 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 76 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 21,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count85
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release76
mean_days_between_releases21,8
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?

71Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/60Stars — 250 Stars
12.9/25Forks — 36 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks36
stars250
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 2.512.506 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdataclass-wizard
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.512.506
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
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 17 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,68
Wie die Bewertung erfolgt
25.8/42Issue-Lösungsquote — 62 % der Issues geschlossen
19/30PR-Annahme — 95/150 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs95
open_issues35
closed_issues56
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,615
closed_unmerged_prs55
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.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
10.8/25Reichweite des Inhabers — 31 Follower von rnag
25/25Kontohistorie — 68 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers31
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrnag
public_repos68
account_age_days4.026
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 76 Tagen
20/20Versionshistorie — 85 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdataclass-wizard
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish76

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://dcw.ritviknag.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 11 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdataclasses-json, dataclass, dataclasses, deserialization, python3, json-api, for-humans, python, json, serialization, python-dataclasses
has_wikija
homepagehttps://dcw.ritviknag.com
docs_sitehttps://dcw.ritviknag.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex
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 — 12 out of 12 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 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
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 — keine Daten
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_aggregate4
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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages19
unassessed_packages12
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 19 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 12 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

50Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
19.2/40Lesbare Commit-Historie — 36 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,36
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.flake8])
11/11Statische Typprüfung — dataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsdataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (dataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed)
53.5/55Handhabbare Dateigrößen — 4/148 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes97.691
source_files_sampled148
oversized_source_files4

Eckdaten

250GitHub-Sterne
17Mitwirkende
59Commits, letzte 12 Monate
15Tage seit letztem Push
85Releases
1Bus-Faktor
35offene 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 ★ / 36 ⇿
0Sterne
36Forks
40Releases

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.

01325383522022-072024-082026-09
Major 1Minor 17Patch 22

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-09-17 07:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 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 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyping-extensions>=4.13.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 31

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 30 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbump-my-version1.2.5indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIdacite1.9.2indirekt
PyPIdataclass-factory2.16indirekt
PyPIdataclasses-json0.6.7indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIjsons1.6.3indirekt
PyPImashumaro3.17indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIpydantic2.12.5indirekt
PyPIpytest8.3.4indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpytimeparse1.1.8indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx7.4.7indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.5.0indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-issues5.0.0indirekt
PyPItomli—indirekt
PyPItomli-w—indirekt
PyPItox4.23.2indirekt
PyPItwine6.0.1indirekt
PyPItzdata—indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwheel0.45.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 19 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 12 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
wheel0.45.1indirekthoch20.46.2
pytest8.3.4indirektmittel29.0.3

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

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.