Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 08:39 UTC

strands-agents / tools

A set of tools that gives agents powerful capabilities.

PythonApache-2.0★ 1.201 Sterne⑂ 337 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekChatbotwie das ermittelt wird
#agentic#agentic-ai#agents#ai#anthropic#autonomous-agents#genai#litellm#llm#machine-learning#mcp#multi-agent-systems#ollama#opentelemetry#python#bedrock#llama#openai#strands-agents

strands-agents/tools erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (57/100). Zuletzt heute aktualisiert. 10 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

98
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 86 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

strands-agentsOrganisation
2.130 Follower13 öffentliche Reposseit Apr. 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIstrands-agents-tools0.8.83.033.06253vor 7 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
29.8/36Commit-Rhythmus — 43/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 107 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year107
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 52 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count52
latest_release_tagv0.8.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases10,9
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?

88Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/60Stars — 1.201 Stars
21.1/25Forks — 337 Forks
7/15Watcher — 19 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks337
stars1.201
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 3.033.062 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesstrands-agents-tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.033.062
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?

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
54/54Bus-Faktor — 10 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
20.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 8 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 79 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor10
contributors_sampled79
top_contributor_share0,076

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25.7/42Issue-Lösungsquote — 61 % der Issues geschlossen
20.7/30PR-Annahme — 222/322 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 4/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs222
open_issues69
closed_issues109
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d8
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,612
closed_unmerged_prs100
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6

Eigentümerschaft & Trägerschaft

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
23.9/25Reichweite des Inhabers — 2.130 Follower von strands-agents
11.1/25Kontohistorie — 13 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.130
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginstrands-agents
public_repos13
account_age_days504

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 53 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesstrands-agents-tools
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 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 — 30 out of 30 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://strandsagents.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 19 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagentic, agentic-ai, agents, ai, anthropic, autonomous-agents, genai, litellm, llm, machine-learning, mcp, multi-agent-systems, ollama, opentelemetry, python, bedrock, llama, openai, strands-agents
has_wikinein
homepagehttps://strandsagents.com
docs_sitehttps://strandsagents.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
4.5/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,6
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 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_packages71
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:strands-agents-tools@0.8.8 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 71 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.

57Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
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://strandsagents.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 93 von 93 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://strandsagents.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/strands_tools/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 5 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 7 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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/strands_tools/py.typed
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,07

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/strands_tools/py.typed)
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 1/165 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes62.957
source_files_sampled165
oversized_source_files1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_ofchat-bot

Eckdaten

1.201GitHub-Sterne
79Mitwirkende
107Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
52Releases
10Bus-Faktor
69offene 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 ★ / 337 ⇿
0Sterne
337Forks
52Releases

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.

012525037533282025-052026-012026-09
Major 0Minor 8Patch 44

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6Gesamtwert

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 · 2026-09-12 08:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 18 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
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
6Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIstrands-agents>=1.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0,<16.0.0pyproject.toml
PyPIsympy>=1.12.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0.51,<4.0.0pyproject.toml
PyPIaws_requests_auth>=0.4.3,<0.5.0pyproject.toml
PyPIPyJWT>=2.10.1,<3.0.0pyproject.toml
PyPIdill>=0.4.0,<0.5.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.1.1,<13.0.0pyproject.toml
PyPItenacity>=9.1.2,<10.0.0pyproject.toml
PyPIwatchdog>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIslack_bolt>=1.23.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.0.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.8.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.5.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPItzdata—pyproject.toml
PyPIbotocore>=1.39.7,<2.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 45

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 29 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIaws-requests-auth—direkt
PyPIbotocore—direkt
PyPIdill—direkt
PyPImarkdownify—direkt
PyPIpillow—direkt
PyPIprompt-toolkit—direkt
PyPIpyjwt—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrich—direkt
PyPIslack-bolt—direkt
PyPIstrands-agents—direkt
PyPIsympy—direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIwatchdog—direkt
PyPIa2a-sdk—indirekt
PyPIbedrock-agentcore—indirekt
PyPIcommitizen—indirekt
PyPIdiagrams—indirekt
PyPIelasticsearch—indirekt
PyPIfeedparser—indirekt
PyPIgraphviz—indirekt
PyPIhatch—indirekt
PyPIhtml2text—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImem0ai—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPInest-asyncio—indirekt
PyPInetworkx—indirekt
PyPIopencv-python—indirekt
PyPIopensearch-py—indirekt
PyPIplaywright—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpyautogui—indirekt
PyPIpymongo—indirekt
PyPIpytesseract—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIresponses—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPItwelvelabs—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:strands-agents-tools@0.8.8 zieht 71 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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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.