Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 16:44 UTC

sevagas / macro_pack

macro_pack is a tool by @EmericNasi used to automatize obfuscation and generation of Office documents, VB scripts, shortcuts, and other formats for pentest, demo, and social engineering assessments. The goal of macro_pack is to simplify exploitation, antimalware bypass, and automatize the process from malicious macro and script generation to final document generation. It also provides a lot of helpful features useful for redteam or security research.

PythonApache-2.0★ 2.305 Sterne⑂ 412 Forksseit Okt. 2017archiviertAuf GitHub ansehen ↗

#pentest #social-engineering #vba #obfuscation #redteam #msoffice #macros #meterpreter

sevagas/macro_pack erreicht einen Gesundheitsindex von 12 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (64/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (12/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

gesamt / 100

Kritisch

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 36 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 30 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

SioPersönliches Konto

563 Follower14 öffentliche Reposseit Juli 2016

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

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

17Kritisch · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch

Hinweis auf Verwaisung

Arbeit ist eingegangen, und niemand hat sich darum gekümmert

von der Betreuung auf GitHub archiviertGesamtbewertung: Obergrenze Kritisch

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 wird

Wie die Bewertung erfolgt

0/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 751 Tagen
0/36	Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18	Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	0
human_commit_share	1
days_since_last_push	751
active_weeks_last_year	0

Release-Disziplin

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 1.688 Tagen
12.6/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 172,2 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	12
latest_release_tag	v2.2.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	1.688
mean_days_between_releases	172,2

Community & Verbreitung

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

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

76Gut

Wie die Bewertung erfolgt

54.5/60	Stars — 2.305 Stars
21.8/25	Forks — 412 Forks
0/15	Watcher — 2 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	412
stars	2.305
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 (Apache-2.0)
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	1
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

51Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

18Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.9/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
6.8/13.5	Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	5
top_contributor_share	0,915

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

39.7/42	Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
30/30	PR-Annahme — 8/8 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	8
open_issues	4
closed_issues	70
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,946
closed_unmerged_prs	0
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.8/25	Reichweite des Inhabers — 563 Follower von sevagas
20.6/25	Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	563
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	sevagas
public_repos	14
account_age_days	3.687

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

31Gefährdet · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/24	CI-Workflows
0/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	nein
has_tests	nein
has_editorconfig	nein
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
0/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://blog.sevagas.com
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 8 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	pentest, social-engineering, vba, obfuscation, redteam, msoffice, macros, meterpreter
has_wiki	ja
homepage	https://blog.sevagas.com
docs_site	https://blog.sevagas.com
has_readme	ja
has_docs_dir	nein
has_description	ja

Sicherheit

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

21Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

21Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — keine Daten
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10	Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0/7.5	Maintained — project is archived
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5	SAST — no SAST tool detected
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — keine Daten
6/7.5	Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	13
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	5
scorecard_aggregate	2,1

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. 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.

12Kritisch · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

6Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
6.4/40	Lesbare Commit-Historie — 12 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,12
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
0/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
0/11	Statische Typprüfung
0/10	Reproduzierbare Umgebung
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	nein
lockfiles	—
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	nein
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/65 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	39.802
source_files_sampled	65
oversized_source_files	0

Eckdaten

2.305GitHub-Sterne

5Mitwirkende

0Commits, letzte 12 Monate

751Tage seit letztem Push

12Releases

1Bus-Faktor

4offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 412 ⇿

0Sterne

412Forks

12Releases

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 2Patch 2

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.1 / 10

2.1Gesamtwert

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 · 2026-09-05 16:44 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
k. A.	CI-Tests	no pull request found
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
k. A.	Dangerous-Workflow	no workflows found
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	project is archived
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
k. A.	Pinned-Dependencies	no dependencies found
0	SAST	no SAST tool detected
0	Security-Policy	security policy file not detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
k. A.	Token-Permissions	No tokens found
8	Vulnerabilities	2 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten nicht erhoben

Der aufgelöste Abhängigkeitssatz konnte für diesen Bericht nicht erhoben werden: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

Weitere Details

Feedback

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