Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 11:04 UTC

silx-kit / fabio

I/O library for images produced by 2D X-ray detector

PythonEigene Lizenz★ 66 Sterne⑂ 55 Forksseit März 2013Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

silx-kit/fabio erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (40/100). Zuletzt vor 1 Tag 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

37 Follower18 öffentliche Reposseit Sept. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIfabio2026.6.075.10031vor 81 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
10.4/36Commit-Rhythmus — 15/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 206 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year206
human_commit_share0,99
days_since_last_push1
active_weeks_last_year15
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 26 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 81 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 142,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count26
latest_release_tagv2026.06
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release81
mean_days_between_releases142,8

Community & Verbreitung

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

54Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
29.4/60Stars — 66 Stars
14.4/25Forks — 55 Forks
2.7/15Watcher — 4 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks55
stars66
watchers4
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
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
65/80Downloads pro Monat — 75.100 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfabio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads75.100
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 72 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 36 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled36
top_contributor_share0,725
Wie die Bewertung erfolgt
37.9/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
27.4/30PR-Annahme — 322/352 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs322
open_issues30
closed_issues280
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,903
closed_unmerged_prs30
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
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
11.4/25Reichweite des Inhabers — 37 Follower von silx-kit
21.3/25Kontohistorie — 18 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers37
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginsilx-kit
public_repos18
account_age_days3.999

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 81 Tagen
20/20Versionshistorie — 31 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfabio
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish81

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://www.silx.org/doc/fabio/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, detector, science
has_wikija
homepage—
docs_sitehttp://www.silx.org/doc/fabio/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsci/requirements_appveyor.txt, ci/requirements_gh.txt, ci/requirements_rtd.txt, pyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja

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_packages6
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:fabio@2026.6.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 6 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.

53Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
11.9/40Lesbare Commit-Historie — 22 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,222
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 1/150 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes68.039
source_files_sampled150
oversized_source_files1
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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

66GitHub-Sterne
36Mitwirkende
206Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
26Releases
1Bus-Faktor
30offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'fabio' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for fabio carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/09 11:01:50 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 55 ⇿
0Sterne
55Forks
25Releases

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.

01020304050605422013-112020-032026-06
Major 0Minor 15Patch 5

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIh5py—pyproject.toml
PyPIhdf5plugin—pyproject.toml
PyPIlxml—pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 23

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 17 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfilelock—direkt
PyPIh5py—direkt
PyPIhdf5plugin—direkt
PyPIlxml—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIbuild—indirekt
PyPIcython—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImeson—indirekt
PyPImeson-python—indirekt
PyPInbsphinx—indirekt
PyPIninja—indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme—indirekt
PyPIpyproject-metadata—indirekt
PyPIpyqt6—indirekt
PyPIpyside6—indirekt
PyPIqtpy—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIsphinxcontrib-programoutput—indirekt
PyPItomli—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:fabio@2026.6.0 zieht 6 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.