Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-07-30 21:07 UTC

synth-laboratories / synth-ai

Synth Python SDK for Managed Research, Research Factory, and GEPA/GELO optimizer workflows.

PythonMIT★ 81 Sterne⑂ 8 Forksseit Sept. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#gelo#gepa#llm-agents#mcp#managed-research#research-factory

synth-laboratories/synth-ai erreicht einen Gesundheitsindex von 62 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

62
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.

62
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 58 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 62 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

SynthOrganisation
21 Follower7 öffentliche Reposseit Okt. 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIsynth-ai0.18.0-232vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.933 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.933
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 43 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count43
latest_release_tagv0.18.1.dev596
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,1

Community & Verbreitung

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

44Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30.9/60Stars — 81 Stars
7/25Forks — 8 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8
stars81
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

47Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

22Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 79 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,79

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — 0 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme — 304/345 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs304
open_issues4
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs41
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

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9.7/25Reichweite des Inhabers — 21 Follower von synth-laboratories
10.2/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers21
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginsynth-laboratories
public_repos7
account_age_days667

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 232 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessynth-ai
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

56Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
0/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsnein
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.usesynth.ai/intro
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgelo, gepa, llm-agents, mcp, managed-research, research-factory
has_wikija
homepagehttps://docs.usesynth.ai/intro
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

42Schwach
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 — 2 out of 2 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
0/7.5Code-Review — Found 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 30 commit(s) and 4 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
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_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,2

Abhängigkeits-Advisories

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
14.8/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: click 8.1.8 (high 7.2)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
33.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 91 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories70
affected_packages9
assessed_packages110
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 3, moderate 3, low 1
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 110 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, synth_ai/cli/AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 96 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,96
agent_instruction_filesAGENTS.md, synth_ai/cli/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes6.147

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

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
0/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — synth_ai/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 35 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_testsnein
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configssynth_ai/py.typed
agent_commit_share0,35
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (synth_ai/py.typed)
53.1/55Handhabbare Dateigrößen — 8/228 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes217.860
source_files_sampled228
oversized_source_files8

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—

Eckdaten

81GitHub-Sterne
2Mitwirkende
1.933Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
43Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:synth-ai@0.18.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 8 ⇿
0Sterne
8Forks
2Releases

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.

2345678822025-092025-112026-02
Major 0Minor 0Patch 1
OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2Gesamtwert

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 · 2026-07-30 21:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 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
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 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpynacl>=1.5.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7,<8.2pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 110

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 106 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.1.8direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpynacl1.6.2direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIansicolors1.1.8indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcryptography46.0.6indirekt
PyPIdebugpy1.8.19indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgriffe2.1.0indirekt
PyPIgriffecli2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.1.0indirekt
PyPIipython9.9.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImdxify0.2.45indirekt
PyPImore-itertools11.0.1indirekt
PyPImultidict6.7.0indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbstripout0.9.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInh30.3.4indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpapermill2.6.0indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIpsutil7.2.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIresponses0.25.8indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.14.13indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsynth-ai0.18.0indirekt
PyPItenacity9.1.2indirekt
PyPItornado6.5.4indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPIty0.0.26indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIwcwidth0.3.0indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 9

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 110 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 9 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
aiohttp3.13.3indirektkritisch423.14.1
cryptography46.0.6indirektkritisch348.0.1
click8.1.8direkthoch18.3.3
tornado6.5.4indirekthoch126.5.7
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
idna3.11indirektmittel23.15
pytest9.0.2indirektmittel29.0.3
requests2.32.5indirektmittel22.33.0
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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.

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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 v2.5.0, Schema v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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