Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 15:54 UTC

scikit-build / scikit-build-core

A next generation Python CMake adaptor and Python API for plugins

Python · CMakeApache-2.0★ 508 Sterne⑂ 94 Forksseit Aug. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

scikit-build/scikit-build-core erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (72/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

scikit-buildOrganisation · verifizierte Domain
65 Follower21 öffentliche Reposseit Juli 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIscikit_build_core1.0.310.936.41272vor 46 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
26.3/36Commit-Rhythmus — 38/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 286 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year286
human_commit_share0,95
days_since_last_push5
active_weeks_last_year38
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 72 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 46 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 45,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count72
latest_release_tagv1.0.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release46
mean_days_between_releases45,1
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?

76Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
43.9/60Stars — 508 Stars
16.4/25Forks — 94 Forks
5.6/15Watcher — 11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks94
stars508
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 10.936.412 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesscikit_build_core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads10.936.412
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 85 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 57 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 31 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled57
top_contributor_share0,849
Wie die Bewertung erfolgt
39.5/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
28.7/30PR-Annahme — 1.007/1.054 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.007
open_issues26
closed_issues416
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,941
closed_unmerged_prs47
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
13.1/25Reichweite des Inhabers — 65 Follower von scikit-build
21.8/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers65
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginscikit-build
public_repos21
account_age_days4.428

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 46 Tagen
20/20Versionshistorie — 72 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesscikit_build_core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish46

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 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], [tool.pylint])
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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://scikit-build-core.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscmake, python
has_wikinein
homepagehttps://scikit-build-core.readthedocs.io
docs_sitehttps://scikit-build-core.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
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 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 31 contributing companies or organizations
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 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages2
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:scikit_build_core@1.0.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 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.

89Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://scikit-build-core.readthedocs.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 95 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://scikit-build-core.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10.928
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
11/11Statische Typprüfung — src/scikit_build_core/_vendor/pyproject_metadata/py.typed, src/scikit_build_core/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/scikit_build_core/_vendor/pyproject_metadata/py.typed, src/scikit_build_core/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/scikit_build_core/_vendor/pyproject_metadata/py.typed, src/scikit_build_core/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/236 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes49.336
source_files_sampled236
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
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

508GitHub-Sterne
57Mitwirkende
286Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
72Releases
1Bus-Faktor
26offene 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 ★ / 94 ⇿
0Sterne
94Forks
71Releases

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.

0204060801009332022-112024-092026-08
Major 1Minor 12Patch 52

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-08-27 15:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
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 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 31 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIexceptiongroup>=1.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=23.2pyproject.toml
PyPIpathspec>=0.12.0pyproject.toml
PyPItomli>=1.2.2pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 29

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 27 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpackaging—direkt
PyPIpathspec—direkt
PyPIbuild—indirekt
PyPIcattrs—indirekt
PyPIcmake—indirekt
PyPIerbsland-sphinx-ansi—indirekt
PyPIfastjsonschema—indirekt
PyPIfilelock—indirekt
PyPIhatch-fancy-pypi-readme—indirekt
PyPIhatch-vcs—indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIimportlib-resources—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPInanobind—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIpybind11—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-subprocess—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIscikit-build-core—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinxcontrib-programoutput—indirekt
PyPIvalidate-pyproject—indirekt
PyPIvirtualenv—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:scikit_build_core@1.0.3 zieht 2 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

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.