Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.17.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 04:42 UTC

tensorflow / metadata

Utilities for passing TensorFlow-related metadata between tools

Python · StarlarkApache-2.0★ 110 Sterne⑂ 62 Forksseit Juni 2017Auf GitHub ansehen ↗

tensorflow/metadata erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (84/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (32/100). Zuletzt vor 41 Tagen aktualisiert. 3 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

tensorflowOrganisation
21.573 Follower107 öffentliche Reposseit Nov. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItensorflow-metadata1.21.0-46vor 41 Tagentensorflowmetadatatfx

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

55Mittel · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualitätletzter Push vor 41 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus7/52 Wochen mit Commits
11.3/18Commit-Volumen17 Commits im letzten Jahr
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year17
human_commit_share
days_since_last_push41
active_weeks_last_year7
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus45 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 41 Tagen
12.6/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 128,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count45
latest_release_tagv1.21.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release41
mean_days_between_releases128,3
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?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
33/60Stars110 Stars
14.9/25Forks62 Forks
6.2/15Watcher14 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks62
stars110
watchers14
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges
has_contributingja
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?

84Exzellent · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 24 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden10 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled10
top_contributor_share0,245
Wie die Bewertung erfolgt
18.4/42Issue-Lösungsquote44 % der Issues geschlossen
25.6/30PR-Annahme41/48 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs41
open_issues9
closed_issues7
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,438
closed_unmerged_prs7
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers21.573 Follower von tensorflow
25/25Kontohistorie107 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers21.573
owner_typeOrganization
is_verified
owner_logintensorflow
public_repos107
account_age_days3.911
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 41 Tagen
20/20Versionshistorie46 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestensorflow-metadata
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish41

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

73Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics
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?

56Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1.8/2.5CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0.8/7.5Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,5
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages3
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:tensorflow-metadata@1.21.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 3 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.

32Gefährdet · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historiekeine 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.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationruff.toml
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine Daten
0/8Automatisierte Wartungkeine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency 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_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.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/7 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes5.820
source_files_sampled7
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)tensorflow_metadata/proto/v0/anomalies.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/derived_feature.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/metric.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/path.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/problem_statement.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/schema.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/statistics.proto
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs
has_mcp_signalnein
api_schema_filestensorflow_metadata/proto/v0/anomalies.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/derived_feature.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/metric.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/path.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/problem_statement.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/schema.proto, tensorflow_metadata/proto/v0/statistics.proto
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

110GitHub-Sterne
10Mitwirkende
17Commits, letzte 12 Monate
41Tage seit letztem Push
45Releases
3Bus-Faktor
9offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 110 ★ / 0 ⇿
110Sterne

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.

02040608010012011062018-032022-042026-04

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5Gesamtwert

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 · 2026-07-21 04:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
7CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
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
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 6

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 6 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIabsl-pyindirekt
PyPIgoogleapis-common-protosindirekt
PyPIprecommitindirekt
PyPIprotobufindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tensorflow-metadata@1.21.0 zieht 3 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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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.17.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.