Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 17:20 UTC

tatopenn-cell / Dense-Evolution

NISQ Quantum Simulation toolkit- JAX-Native.

PythonEigene Lizenz★ 16 Sterne⑂ 1 Forkseit Mai 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#hpc#jax#nisq#python#quantum-computing#quantum-simulator#statevector#xla#cuda-acceleration#cupy#openqasm#just-in-time-compiler

tatopenn-cell/Dense-Evolution erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (50/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tato PennPersönliches Konto
47 Follower6 öffentliche Reposseit Aug. 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdense-evolution8.2.03.37588vor 0 Tagenquantum-computingquantum-simulationstatevectormpsjaxvqeqecquantum-chemistrymcpopenqasmnisq-noisehpccuda-accelerationdashboard

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 639 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year639
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year11

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 78 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count78
latest_release_tagv8.2.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1
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?

52Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
19.1/60Stars — 16 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars16
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges15
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47/80Downloads pro Monat — 3.375 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdense-evolution
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.375
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?

50Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
33.6/42Issue-Lösungsquote — 80 % der Issues geschlossen
28.6/30PR-Annahme — 263/276 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs263
open_issues3
closed_issues12
prs_merged_7d45
prs_decided_7d48
prs_merged_30d55
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,8
closed_unmerged_prs13
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.1/25Reichweite des Inhabers — 47 Follower von tatopenn-cell
8.4/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers47
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintatopenn-cell
public_repos6
account_age_days408
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 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 88 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdense-evolution
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 25 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://tatopenn-cell.github.io/Dense-Evolution/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshpc, jax, nisq, python, quantum-computing, quantum-simulator, statevector, xla, cuda-acceleration, cupy, openqasm, just-in-time-compiler
has_wikija
homepagehttps://tatopenn-cell.github.io/Dense-Evolution/
docs_sitehttps://tatopenn-cell.github.io/Dense-Evolution/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 25 out of 25 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages17
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:dense-evolution@8.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 17 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.

56Mittel · 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 — 87 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,916
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 5 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 3/227 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes173.730
source_files_sampled227
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

16GitHub-Sterne
1Mitwirkende
639Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
78Releases
1Bus-Faktor
3offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert

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 · 2026-09-18 17:19 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
10CI-Tests25 out of 25 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 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.22.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.9.0pyproject.toml
PyPIjax>=0.4.0pyproject.toml
PyPIjaxlib>=0.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 66

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 54 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjax—direkt
PyPIjax0.11.1direkt
PyPIjaxlib—direkt
PyPIjaxlib0.11.1direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpsutil—direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIase—indirekt
PyPIbasis-set-exchange—indirekt
PyPIbasis-set-exchange0.12indirekt
PyPIcupy-cuda12x—indirekt
PyPIdense-armor—indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.12.0indirekt
PyPIipython9.15.0indirekt
PyPIipywidgets8.1.9indirekt
PyPImcp—indirekt
PyPImcp2.2.0indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-include-markdown-plugin—indirekt
PyPImkdocs-include-markdown-plugin7.3.0indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocstrings—indirekt
PyPImkdocstrings1.0.6indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.8indirekt
PyPIpandas3.0.3indirekt
PyPIpennylane—indirekt
PyPIpennylane0.45.1indirekt
PyPIplotly7.0.0indirekt
PyPIpydantic—indirekt
PyPIpydantic2.13.5indirekt
PyPIpylatexenc—indirekt
PyPIpylatexenc2.11indirekt
PyPIpymatching—indirekt
PyPIpymatching2.4.0indirekt
PyPIpyscf—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIqiskit—indirekt
PyPIqiskit2.5.2indirekt
PyPIqiskit-ibm-runtime0.49.0indirekt
PyPIrdkit—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIruff0.16.7indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIstim—indirekt
PyPIstim1.16.0indirekt
PyPIstreamlit—indirekt
PyPIstreamlit1.63.0indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIwheel0.48.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:dense-evolution@8.2.0 zieht 17 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.