Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-21 00:05 UTC

state-spaces / mamba

Mamba SSM architecture

PythonApache-2.0★ 18.937 Sterne⑂ 1.831 Forksseit Dez. 2023Auf GitHub ansehen ↗

state-spaces/mamba erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (76/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (35/100). Zuletzt vor 90 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

60
gesamt / 100
Mittel

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.

60
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

state-spacesOrganisation
554 Follower2 öffentliche Reposseit Sept. 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImamba_ssm2.3.2.post156.81726vor 164 Tagencudapytorchstate-space-model

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

57Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 90 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
15.3/18Commit-Volumen — 50 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year50
human_commit_share1
days_since_last_push90
active_weeks_last_year18
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 33 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 164 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 57,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count33
latest_release_tagv2.3.2.post1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release164
mean_days_between_releases57,7

Community & Verbreitung

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

76Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 18.937 Stars
25/25Forks — 1.831 Forks
11.7/15Watcher — 129 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.831
stars18.937
watchers129
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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
63.4/80Downloads pro Monat — 56.817 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmamba_ssm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads56.817
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 35 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 55 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled55
top_contributor_share0,353
Wie die Bewertung erfolgt
13.2/42Issue-Lösungsquote — 32 % der Issues geschlossen
16.3/30PR-Annahme — 92/169 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/29 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs92
open_issues532
closed_issues245
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,315
closed_unmerged_prs77
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.7/25Reichweite des Inhabers — 554 Follower von state-spaces
9.6/25Kontohistorie — 2 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers554
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginstate-spaces
public_repos2
account_age_days1.119

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 164 Tagen
20/20Versionshistorie — 26 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmamba_ssm
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish164

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

45Schwach · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

50Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0/2.5CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 16/29 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. 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_packages68
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:mamba_ssm@2.3.2.post1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 68 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.

35Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://pytorch.org/llms.txt)
27.7/40Lesbare Commit-Historie — 52 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share0,52
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
49.7/55Handhabbare Dateigrößen — 7/72 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes107.618
source_files_sampled72
oversized_source_files7

Eckdaten

18.937GitHub-Sterne
55Mitwirkende
50Commits, letzte 12 Monate
90Tage seit letztem Push
33Releases
2Bus-Faktor
532offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'selective_scan_cuda' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.831 ⇿
0Sterne
1.831Forks
16Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

5001.0001.5002.0001.831162024-062025-082026-10
Major 0Minor 3Patch 7

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10
3.6Gesamtwert

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 · 2026-10-21 00:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 16/29 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItorch—pyproject.toml
PyPItilelang==0.1.8pyproject.toml
PyPIapache-tvm-ffi<=0.1.12pyproject.toml
PyPIquack-kernels>=0.3.4pyproject.toml
PyPItriton>=3.5.0pyproject.toml
PyPIninja—pyproject.toml
PyPIeinops—pyproject.toml
PyPItransformers—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIsetuptools>=61.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 11

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 1 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIapache-tvm-ffi—direkt
PyPIeinops—direkt
PyPIninja—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIquack-kernels—direkt
PyPIsetuptools—direkt
PyPItilelang0.1.8direkt
PyPItorch—direkt
PyPItransformers—direkt
PyPItriton—direkt
PyPIcausal-conv1d—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mamba_ssm@2.3.2.post1 zieht 68 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.