Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 21:32 UTC

thomaschristory / panorama-super-cli

Agent-friendly CLI for Palo Alto Panorama object management: find IPs, dedup & safely merge objects, audit references, and enforce naming — dry-run by default, JSON & set-command output.

PythonApache-2.0★ 0 Sterne⑂ 0 Forksseit Juni 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekTerminal-Oberflächewie das ermittelt wird
#agents#automation#cli#firewall#netsec#network-automation#paloalto#pan-os-python#panorama#panos

thomaschristory/panorama-super-cli erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (31/100). Zuletzt vor 17 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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

Thomas ChristoryPersönliches Konto
4 Follower12 öffentliche Reposseit Okt. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpanorama-super-cli1.12.129133vor 52 Tagenautomationclifirewallnetsecpaloaltopanoramapanos

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

72Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 17 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 104 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year104
human_commit_share0,94
days_since_last_push17
active_weeks_last_year5

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 33 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 52 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count33
latest_release_tagv1.12.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release52
mean_days_between_releases0,5

Community & Verbreitung

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

31Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 0 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

57Mittel
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
32.9/80Downloads pro Monat — 291 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespanorama-super-cli
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads291
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?

54Mittel · 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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
40.7/42Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
28.9/30PR-Annahme — 102/106 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_prs102
open_issues2
closed_issues64
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,97
closed_unmerged_prs4
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

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
5/25Reichweite des Inhabers — 4 Follower von thomaschristory
20.1/25Kontohistorie — 12 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginthomaschristory
public_repos12
account_age_days4.338
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 52 Tagen
20/20Versionshistorie — 33 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespanorama-super-cli
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish52

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://thomaschristory.github.io/panorama-super-cli/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsagents, automation, cli, firewall, netsec, network-automation, paloalto, pan-os-python, panorama, panos
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://thomaschristory.github.io/panorama-super-cli/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

60Mittel
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 — 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
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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages23
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:panorama-super-cli@1.12.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 23 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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8.339

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

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 84 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,84
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/174 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes36.280
source_files_sampled174
oversized_source_files0

Eckdaten

0GitHub-Sterne
1Mitwirkende
104Commits, letzte 12 Monate
17Tage seit letztem Push
33Releases
1Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-09-05 21:32 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-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
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
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.12pyproject.toml
PyPIclick>=8.1pyproject.toml
PyPIrich>=13.7pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7pyproject.toml
PyPIruamel.yaml>=0.18pyproject.toml
PyPIstructlog>=24.1pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.2pyproject.toml
PyPIpan-os-python>=1.12pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7pyproject.toml
PyPIpackaging>=23.0pyproject.toml
PyPItextual>=0.85pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 55

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.4.1direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIpackaging26.2direkt
PyPIpan-os-python1.13.0direkt
PyPIplatformdirs4.10.0direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIruamel-yaml0.19.1direkt
PyPIstructlog25.5.0direkt
PyPItextual8.2.8direkt
PyPItyper0.26.7direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIast-serialize0.5.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIdeepmerge2.1.0indirekt
PyPIdistlib0.4.1indirekt
PyPIfilelock3.29.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.11.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpan-python0.17.0indirekt
PyPIpanorama-super-cli1.12.1indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymdown-extensions10.21.3indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIruff0.15.15indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIvirtualenv21.4.2indirekt
PyPIzensical0.0.50indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:panorama-super-cli@1.12.1 zieht 23 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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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