Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-12 13:28 UTC

scalekit-inc / scalekit-sdk-python

Python SDK for Scalekit — auth stack for agents. SAML, OIDC, SCIM, MCP Auth, agent auth, tool-calling.

PythonMIT★ 41 Sterne⑂ 6 Forksseit Mai 2024Auf GitHub ansehen ↗

#oidc #saml #sso #authentication #django #enterprise-auth #fastapi #flask #python #sdk #agent-auth #client-library #mcp #scalekit #scim #tool-calling

scalekit-inc/scalekit-sdk-python erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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

Scalekit IncOrganisation · verifizierte Domain

30 Follower67 öffentliche Reposseit Dez. 2023

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
PyPI	scalekit-sdk-python	2.21.0	39.883	59	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
28.4/36	Commit-Rhythmus — 41/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 152 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	152
human_commit_share	0,99
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	41

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 45 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,8 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	45
latest_release_tag	v2.21.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	10,8

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?

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

32Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

26/60	Stars — 41 Stars
5.8/25	Forks — 6 Forks
0/15	Watcher — 2 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	6
stars	41
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	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	3
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

61.3/80	Downloads pro Monat — 39.883 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	scalekit-sdk-python
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	39.883
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?

80Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36/54	Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 29 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 17 Beitragende
6/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	3
contributors_sampled	17
top_contributor_share	0,286

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

28/42	Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
20.7/30	PR-Annahme — 134/194 entschiedene PRs gemergt
9.8/13	Newcomer PR acceptance — 3/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	134
open_issues	2
closed_issues	4
prs_merged_7d	4
prs_decided_7d	4
prs_merged_30d	10
prs_decided_30d	12
issue_closed_ratio	0,667
closed_unmerged_prs	60
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	3
first_time_prs_decided_30d	4

Eigentümerschaft & Trägerschaft

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
10.7/25	Reichweite des Inhabers — 30 Follower von scalekit-inc
18.7/25	Kontohistorie — 67 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	30
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	scalekit-inc
public_repos	67
account_age_days	1.043

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 59 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	scalekit-sdk-python
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

66Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Dokumentation

65Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.scalekit.com/sso/quickstart?tech-stack=py
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 16 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	oidc, saml, sso, authentication, django, enterprise-auth, fastapi, flask, python, sdk, agent-auth, client-library, mcp, scalekit, scim, tool-calling
has_wiki	nein
homepage	https://docs.scalekit.com/sso/quickstart?tech-stack=py
docs_site	https://docs.scalekit.com/sso/quickstart?tech-stack=py
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5	CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5	Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
1/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5	Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	7,1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

73Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.scalekit.com/llms.txt)
37.7/40	Lesbare Commit-Historie — 70 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.scalekit.com/llms.txt
legible_history_share	0,707
agent_instruction_files	CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	1.136

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

52Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
0/11	Statische Typprüfung
0/10	Reproduzierbare Umgebung
10/10	Belegte Agentenpraxis — 22 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
2/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	—
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	nein
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,22
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
50.9/55	Handhabbare Dateigrößen — 19/258 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	275.681
source_files_sampled	258
oversized_source_files	19

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

41GitHub-Sterne

17Mitwirkende

152Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

45Releases

3Bus-Faktor

2offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:scalekit-sdk-python@2.21.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 6 ⇿

0Sterne

6Forks

26Releases

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.

Major 0Minor 11Patch 14

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10

7.1Gesamtwert

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 · 2026-10-12 13:28 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
9	CI-Tests	29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10	Code-Review	all changesets reviewed
6	Contributors	project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
2	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
9	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9	Vulnerabilities	1 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 21

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 21 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	cffi	`—`	indirekt
PyPI	cryptography	`—`	indirekt
PyPI	deprecation	`—`	indirekt
PyPI	django	`—`	indirekt
PyPI	faker	`—`	indirekt
PyPI	fastapi	`—`	indirekt
PyPI	flask	`—`	indirekt
PyPI	google	`—`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`—`	indirekt
PyPI	grpcio	`—`	indirekt
PyPI	grpcio-status	`—`	indirekt
PyPI	mcp	`—`	indirekt
PyPI	protobuf	`—`	indirekt
PyPI	protoc-gen-openapiv2	`—`	indirekt
PyPI	pydantic	`—`	indirekt
PyPI	pyjwt	`—`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`—`	indirekt
PyPI	requests	`—`	indirekt
PyPI	scalekit-sdk-python	`—`	indirekt
PyPI	setuptools	`—`	indirekt
PyPI	uvicorn	`—`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.

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.

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

Weitere Details

Feedback

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