Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 16:21 UTC

sokrypton / ColAbFold

Making Protein folding accessible to all!

Jupyter NotebookMIT★ 2.836 Sterne⑂ 732 Forksseit Juli 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#bioinformatics#multiple-sequence-alignment#protein-structure#structure-prediction

sokrypton/ColAbFold erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (80/100) ab, am schwächsten bei Security (37/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
gesamt / 100
Gut

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.

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

Eigentümerschaft

Sergey OvchinnikovPersönliches Konto
734 Follower61 öffentliche Reposseit Apr. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcolabfold1.6.212.2598vor 3 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
17.3/18Commit-Volumen — 83 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year83
human_commit_share—
days_since_last_push3
active_weeks_last_year21

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 227,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count9
latest_release_tagv1.6.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases227,2
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?

80Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
56/60Stars — 2.836 Stars
23.9/25Forks — 732 Forks
9.6/15Watcher — 54 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks732
stars2.836
watchers54
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
54.5/80Downloads pro Monat — 12.259 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescolabfold
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads12.259
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

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 42 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,387

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18.3/42Issue-Lösungsquote — 44 % der Issues geschlossen
21.3/30PR-Annahme — 88/124 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs88
open_issues393
closed_issues304
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,436
closed_unmerged_prs36
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
20.6/25Reichweite des Inhabers — 734 Follower von sokrypton
25/25Kontohistorie — 61 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers734
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginsokrypton
public_repos61
account_age_days4.838
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 8 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescolabfold
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

60Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbioinformatics, multiple-sequence-alignment, protein-structure, structure-prediction
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

37Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

37Schwach
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
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — no SAST tool detected
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 — 34 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Signed-Releases. 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.

39Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Jupyter Notebook ohne Typprüfungs-Konfiguration
53/55Handhabbare Dateigrößen — 1/28 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes91.330
source_files_sampled28
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
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

2.836GitHub-Sterne
42Mitwirkende
83Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
9Releases
2Bus-Faktor
393offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7Gesamtwert

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 · 2026-07-17 16:21 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIabsl-py^1.0.0pyproject.toml
PyPIjax>=0.5.2,<0.11pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.8.4pyproject.toml
PyPIbiopython<1.86pyproject.toml
PyPInumpy^2.0.2pyproject.toml
PyPIpandas^2.2.2pyproject.toml
PyPIalphafold-colabfold2.3.18pyproject.toml
PyPIrequests^2.26.0pyproject.toml
PyPItqdm^4.62.2pyproject.toml
PyPIappdirs^1.4.4pyproject.toml
PyPIpy3Dmol^2.0.1pyproject.toml
PyPIdm-tree^0.1.9pyproject.toml
PyPIdm-haiku^0.0.16pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata^8.6.1pyproject.toml
PyPIpdbfixer^1.12.0pyproject.toml
PyPIopenmm^8.2.0pyproject.toml
PyPIorjson^3.11.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 63

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 46 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIabsl-py1.4.0direkt
PyPIalphafold-colabfold2.3.18direkt
PyPIappdirs1.4.4direkt
PyPIbiopython1.82direkt
PyPIdm-haiku0.0.16direkt
PyPIdm-tree0.1.9direkt
PyPIimportlib-metadata8.7.0direkt
PyPIjax0.5.3direkt
PyPImatplotlib3.10.5direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIopenmm8.4.0.post2direkt
PyPIorjson3.11.7direkt
PyPIpandas2.3.2direkt
PyPIpdbfixer1.12.0direkt
PyPIpy3dmol2.0.4direkt
PyPIrequests2.31.0direkt
PyPItqdm4.66.1direkt
PyPIatomicwrites1.4.1indirekt
PyPIattrs23.1.0indirekt
PyPIblack23.12.1indirekt
PyPIcertifi2023.11.17indirekt
PyPIcharset-normalizer3.3.2indirekt
PyPIchex0.1.85indirekt
PyPIclick8.1.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontextlib221.6.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIfonttools4.47.0indirekt
PyPIidna3.6indirekt
PyPIimmutabledict4.2.1indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIjaxlib0.5.3indirekt
PyPIjmp0.0.4indirekt
PyPIkiwisolver1.4.5indirekt
PyPIlegacy-cgi2.6.4indirekt
PyPIml-collections0.1.1indirekt
PyPIml-dtypes0.5.3indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPIopt-einsum3.3.0indirekt
PyPIpackaging23.2indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpillow10.1.0indirekt
PyPIplatformdirs4.1.0indirekt
PyPIpluggy1.3.0indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpyparsing3.1.1indirekt
PyPIpytest6.2.5indirekt
PyPIpython-dateutil2.8.2indirekt
PyPIpytz2023.3.post1indirekt
PyPIpyyaml6.0.1indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIsetuptools69.0.3indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.0.1indirekt
PyPItoolz0.12.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib32.1.0indirekt
PyPIwrapt1.16.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.12.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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