Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 19:35 UTC

smithyhq / sqladmin

SQLAlchemy Admin for FastAPI and Starlette

PythonBSD-3-Clause★ 2.825 Sterne⑂ 296 Forksseit Dez. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#python#sqlalchemy#fastapi#starlette#asgi#wsgi#asyncio#web#admin#admin-dashboard

smithyhq/sqladmin erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (57/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Smithy HQOrganisation
6 Follower3 öffentliche Reposseit März 2026

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsqladmin0.31.1875.18458vor 16 Tagensqlalchemyfastapistarletteadmin

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
15.2/36Commit-Rhythmus — 22/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 128 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year128
human_commit_share0,84
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 56 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 16 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 12 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count56
latest_release_tag0.31.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases12
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?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
56/60Stars — 2.825 Stars
20.6/25Forks — 296 Forks
6/15Watcher — 13 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks296
stars2.825
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
79.2/80Downloads pro Monat — 875.184 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessqladmin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads875.184
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 60 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,596

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
25.8/30PR-Annahme — 501/583 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/25 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs501
open_issues32
closed_issues286
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,899
closed_unmerged_prs82
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
6.1/25Reichweite des Inhabers — 6 Follower von smithyhq
5.3/25Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 0 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers6
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginsmithyhq
public_repos3
account_age_days170

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 16 Tagen
20/20Versionshistorie — 58 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessqladmin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish16

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
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
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 24 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://smithyhq.github.io/sqladmin/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, sqlalchemy, fastapi, starlette, asgi, wsgi, asyncio, web, admin, admin-dashboard
has_wikinein
homepagehttps://smithyhq.github.io/sqladmin/
docs_sitehttps://smithyhq.github.io/sqladmin/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 24 out of 24 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
3/7.5Code-Review — Found 11/25 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 11 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 11 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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_packages10
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:sqladmin@0.31.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 10 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 73 von 84 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,869
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — sqladmin/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 16 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssqladmin/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,16

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (sqladmin/py.typed)
52/55Handhabbare Dateigrößen — 4/73 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes83.517
source_files_sampled73
oversized_source_files4

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — cookbook
Verwendete Eingangsdaten
example_dirscookbook
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

2.825GitHub-Sterne
99Mitwirkende
128Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
56Releases
1Bus-Faktor
32offene 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 ★ / 296 ⇿
0Sterne
296Forks
54Releases

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.

05010015020025030029142022-012024-052026-09
Major 0Minor 30Patch 24

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-17 19:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests24 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 11/25 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 11 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIstarlette>=0.50,<2.0.0pyproject.toml
PyPIwtforms>=3.1, <3.3pyproject.toml
PyPIjinja2—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>= 2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 86

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 81 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIpython-multipart0.0.28direkt
PyPIsqlalchemy2.0.49direkt
PyPIstarlette1.0.0direkt
PyPIwtforms3.2.2direkt
PyPIaiosqlite0.22.1indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIasyncpg0.31.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIboto31.42.91indirekt
PyPIbotocore1.42.91indirekt
PyPIbuild1.4.3indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolour0.1.5indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIdeepmerge2.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastapi-storages0.4.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgreenlet3.4.0indirekt
PyPIgriffelib2.0.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocstrings1.0.4indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.1indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIphonenumbers9.0.35indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpsycopg3.3.3indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.3indirekt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12indirekt
PyPIpydantic2.13.2indirekt
PyPIpydantic-core2.46.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.15.20indirekt
PyPIs3transfer0.16.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsqladmin0.31.1indirekt
PyPIsqlalchemy-utils0.42.1indirekt
PyPIsqlmodel0.0.39indirekt
PyPIstevedore5.7.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItypes-wtforms3.2.1.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.1indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIzensical0.0.50indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:sqladmin@0.31.1 zieht 10 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

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.