Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.16.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-20 17:51 UTC

tilde-lab / aiida-crystal-dft

AiiDA plugin for the ab initio modeling suite CRYSTAL, developed in Turin University

PythonMIT★ 3 Sterne⑂ 5 Forksseit Feb. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugPluginwie das ermittelt wird
#atomistic-simulations#aiida#quantum-chemistry#aiida-plugin

tilde-lab/aiida-crystal-dft erreicht einen Gesundheitsindex von 60 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (69/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (33/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

60
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.

60
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 57 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 60 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TildeOrganisation
60 Follower32 öffentliche Reposseit März 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaiida-crystal-dft0.9.43142vor 117 Tagenaiidaplugin

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

67Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
6.2/36Commit-Rhythmus — 9/52 Wochen mit Commits
14.6/18Commit-Volumen — 41 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 25 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year41
human_commit_share—
days_since_last_push5
active_weeks_last_year9

Release-Disziplin

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 6 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 117 Tagen
5.4/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 513,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count6
latest_release_tagv0.9.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release117
mean_days_between_releases513,4
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?

33Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

12Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
4.9/60Stars — 3 Stars
5/25Forks — 5 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks5
stars3
watchers3
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

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
33.3/80Downloads pro Monat — 314 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiida-crystal-dft
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads314
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
8.1/13.5Breite der Beitragenden — 6 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,683

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30.2/42Issue-Lösungsquote — 72 % der Issues geschlossen
30/30PR-Annahme — 23/23 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs23
open_issues18
closed_issues46
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,719
closed_unmerged_prs0
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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
12.8/25Reichweite des Inhabers — 60 Follower von tilde-lab
23.1/25Kontohistorie — 32 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers60
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logintilde-lab
public_repos32
account_age_days4.147
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 117 Tagen
12/20Versionshistorie — 2 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiida-crystal-dft
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish117

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

61Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsatomistic-simulations, aiida, quantum-chemistry, aiida-plugin
has_wikinein
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

Sicherheitslage

54Mittel
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 — 6 out of 6 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
4.5/7.5Code-Review — Found 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
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 — 25 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
14.8/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: click 8.1.8 (high 7.2)
13.2/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: paramiko 2.12.0 (moderate 5.9)
34.9/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 944 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories5
affected_packages2
assessed_packages93
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:aiida-crystal-dft@0.9.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 93 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.

34Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine 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.

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

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
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_confignein
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.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/79 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes14.373
source_files_sampled79
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

3GitHub-Sterne
6Mitwirkende
41Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
6Releases
1Bus-Faktor
18offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-07-20 17:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained25 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>= 1.17.5pyproject.toml
PyPIscipy>= 1.2.1pyproject.toml
PyPIaiida-core< 2.9.0pyproject.toml
PyPIpycrystal>= 1.1.0pyproject.toml
PyPImpds_client>= 0.24pyproject.toml
PyPIpyparsing> 2.3.1pyproject.toml
PyPIase>= 3.19pyproject.toml
PyPIspglib—pyproject.toml
PyPIjinja2>= 2.10pyproject.toml
PyPIjsonschema>= 3.0.1pyproject.toml
PyPIclick>= 7.1.1pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 20

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 10 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiida-core—direkt
PyPIase—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjsonschema—direkt
PyPImpds-client—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpycrystal—direkt
PyPIpyparsing—direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIflit-core—indirekt
PyPImock2.0.0indirekt
PyPIpgtest—indirekt
PyPIpre-commit1.10.5indirekt
PyPIprospector1.1.2indirekt
PyPIpylint1.8.4indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIsqlalchemy-diff0.1.3indirekt
PyPIwheel—indirekt
PyPIyapf0.22.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:aiida-crystal-dft@0.9.4 zieht 93 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
click8.1.8direkthoch18.3.3
paramiko2.12.0indirektmittel43.4.0

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.

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 v0.16.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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