Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 02:55 UTC

timonweb / django-tailwind

Django + Tailwind CSS = 💚

PythonMIT★ 1.751 Sterne⑂ 110 Forksseit Apr. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#tailwind-css#django-tailwind#css#tailwind#django#tailwindcss#tailwindcss-v4

timonweb/django-tailwind erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (89/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt vor 61 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

78
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.

78
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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TimurPersönliches Konto
277 Follower59 öffentliche Reposseit Nov. 2010timonweb.com

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdjango-tailwind4.5.0-53vor 61 Tagencssdjangotailwind

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

58Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 61 Tagen
6.2/36Commit-Rhythmus — 9/52 Wochen mit Commits
15.8/18Commit-Volumen — 56 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year56
human_commit_share0,94
days_since_last_push61
active_weeks_last_year9

Release-Disziplin

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 41 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 61 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 48,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count41
latest_release_tag4.5.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release61
mean_days_between_releases48,4
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?

73Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
52.6/60Stars — 1.751 Stars
17/25Forks — 110 Forks
6.8/15Watcher — 18 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks110
stars1.751
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 23 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled23
top_contributor_share0,921

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
16.4/30PR-Annahme — 41/75 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/18 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs41
open_issues0
closed_issues178
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs34
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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
17.6/25Reichweite des Inhabers — 277 Follower von timonweb
24.9/25Kontohistorie — 59 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers277
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintimonweb
public_repos59
account_age_days5.748
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 61 Tagen
20/20Versionshistorie — 53 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdjango-tailwind
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish61

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 7 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

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://django-tailwind.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstailwind-css, django-tailwind, css, tailwind, django, tailwindcss, tailwindcss-v4
has_wikinein
homepagehttps://django-tailwind.readthedocs.io
docs_sitehttps://django-tailwind.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
1.8/2.5CI-Tests — 5 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 4/18 approved changesets -- score normalized to 2
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,2
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 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_packages4
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:django-tailwind@4.5.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 4 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.

57Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
7.4/40Lesbare Commit-Historie — 13 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,138
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes7.944

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/41 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes16.729
source_files_sampled41
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — example
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1.751GitHub-Sterne
23Mitwirkende
56Commits, letzte 12 Monate
61Tage seit letztem Push
41Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 110 ⇿
0Sterne
110Forks
35Releases

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.

02040608010012010832019-122023-042026-08
Major 3Minor 20Patch 12

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

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 · 2026-08-13 02:55 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
7CI-Tests5 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 4/18 approved changesets -- score normalized to 2
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
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
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdjango>=4.2.20pyproject.toml
PyPIpytailwindcss>=0.3.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 89

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 86 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdjango—direkt
PyPIdjango4.2.30direkt
PyPIpytailwindcss0.3.0direkt
npm@tailwindcss/aspect-ratio^0.4.2indirekt
npm@tailwindcss/forms^0.5.11indirekt
npm@tailwindcss/postcss^4.1.11indirekt
npm@tailwindcss/postcss^4.3.0indirekt
npm@tailwindcss/typography^0.5.20indirekt
npmcross-env^10.1.0indirekt
npmcross-env^7.0.3indirekt
npmdaisyui^5.5.23indirekt
npmpostcss^8.5.15indirekt
npmpostcss^8.5.6indirekt
npmpostcss-cli^11.0.1indirekt
npmpostcss-import^16.1.1indirekt
npmpostcss-nested^7.0.2indirekt
npmpostcss-simple-vars^7.0.1indirekt
npmrimraf^6.0.1indirekt
npmrimraf^6.1.3indirekt
npmtailwindcss^3.4.17indirekt
npmtailwindcss^4.1.11indirekt
npmtailwindcss^4.3.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasgiref3.11.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbinaryornot0.6.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcookiecutter2.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdjango-browser-reload1.21.0indirekt
PyPIdjango-tailwind—indirekt
PyPIdjango-tailwind4.5.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIfilelock3.29.3indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhoncho2.0.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.10.1indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-django4.12.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.2indirekt
PyPIpython-slugify8.0.4indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlparse0.5.5indirekt
PyPItext-unidecode1.3indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItox4.55.1indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.4.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:django-tailwind@4.5.0 zieht 4 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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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