Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 00:01 UTC

simonw / llm

Access large language models from the command-line

PythonApache-2.0★ 12.354 Sterne⑂ 947 Forksseit Apr. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

simonw/llm erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (87/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Simon WillisonPersönliches Konto
16.399 Follower984 öffentliche Reposseit Mai 2008Datasette

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIllm0.32-67vor 8 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen288 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year288
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus67 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 8 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 14 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count67
latest_release_tag0.32
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases14
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?

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars12.354 Stars
24.8/25Forks947 Forks
9.9/15Watcher62 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks947
stars12.354
watchers62
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte 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_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

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-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.4/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 94 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden60 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled60
top_contributor_share0,937
Wie die Bewertung erfolgt
23.6/42Issue-Lösungsquote56 % der Issues geschlossen
16.4/30PR-Annahme156/285 entschiedene PRs gemergt
2.6/13Newcomer PR acceptance4/20 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/18 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs156
open_issues425
closed_issues545
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d15
prs_decided_30d32
issue_closed_ratio0,562
closed_unmerged_prs129
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d20
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
25/25Reichweite des Inhabers16.399 Follower von simonw
25/25Kontohistorie984 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 18 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers16.399
owner_typeUser
is_verified
owner_loginsimonw
public_repos984
account_age_days6.671
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20Versionshistorie67 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesllm
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationruff.toml
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://llm.datasette.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsllms, openai, ai
has_wikinein
homepagehttps://llm.datasette.io
docs_sitehttps://llm.datasette.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

61Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5CI-Tests1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 1/18 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,2
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages30
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:llm@0.32 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 30 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.

73Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.3/40Lesbare Commit-Historie41 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,418
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes425
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlJustfile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationruff.toml
11/11Statische Typprüfungllm/py.typed, mypy.ini
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis17 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8Automatisierte WartungAbhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesJustfile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsllm/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (llm/py.typed, mypy.ini)
48.7/55Handhabbare Dateigrößen6/52 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes139.317
source_files_sampled52
oversized_source_files6

Eckdaten

12.354GitHub-Sterne
60Mitwirkende
288Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
67Releases
1Bus-Faktor
425offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 14 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 947 ⇿
0Sterne
947Forks
64Releases

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.

02004006008001.000938142023-052025-012026-08
Major 0Minor 0Patch 13

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2Gesamtwert

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 · 2026-08-13 00:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/18 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 13
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIclickpyproject.toml
PyPIcondense-json>=1.1pyproject.toml
PyPIopenai>=2.32.0pyproject.toml
PyPIclick-default-group>=1.2.3pyproject.toml
PyPIsqlite-utils>=4.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIPyYAMLpyproject.toml
PyPIpluggypyproject.toml
PyPIpython-ulidpyproject.toml
PyPIsetuptoolspyproject.toml
PyPIpippyproject.toml
PyPIpyreadline3pyproject.toml
PyPIpuremagicpyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 25

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 13 direkte und 12 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclickdirekt
PyPIclick-default-groupdirekt
PyPIcondense-jsondirekt
PyPIopenaidirekt
PyPIpipdirekt
PyPIpluggydirekt
PyPIpuremagicdirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpyreadline3direkt
PyPIpython-uliddirekt
PyPIpyyamldirekt
PyPIsetuptoolsdirekt
PyPIsqlite-utilsdirekt
PyPIblackindirekt
PyPIcogappindirekt
PyPIfuro2023.9.10indirekt
PyPIllm-echo0.3a3indirekt
PyPImypyindirekt
PyPImyst-parserindirekt
PyPIpytest-httpxindirekt
PyPIruffindirekt
PyPIsphinx7.2.6indirekt
PyPIsphinx-autobuildindirekt
PyPIsphinx-copybuttonindirekt
PyPIsphinx-markdown-builder0.6.8indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:llm@0.32 zieht 30 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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.