Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 07:43 UTC

timvink / mkdocs-git-revision-date-localized-plugin

MkDocs plugin to add a last updated date to your site pages

PythonMIT★ 272 Sterne⑂ 54 Forksseit Nov. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#mkdocs#mkdocs-plugin#timeago#git#mkdocs-material

timvink/mkdocs-git-revision-date-localized-plugin erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (55/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Tim VinkPersönliches Konto
70 Follower28 öffentliche Reposseit Sept. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.5.4-57vor 19 Tagenmkdocsplugin

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
11.8/36Commit-Rhythmus — 17/52 Wochen mit Commits
16.7/18Commit-Volumen — 71 Commits im letzten Jahr
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year71
human_commit_share0,82
days_since_last_push0
active_weeks_last_year17

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 59 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 19 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 58,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count59
latest_release_tagv1.5.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases58,9
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?

63Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.5/60Stars — 272 Stars
14.4/25Forks — 54 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks54
stars272
watchers3
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_badges6
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 38 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled38
top_contributor_share0,774

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.3/30PR-Annahme — 93/106 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs93
open_issues0
closed_issues116
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
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

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
13.3/25Reichweite des Inhabers — 70 Follower von timvink
22.6/25Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers70
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintimvink
public_repos28
account_age_days4.727
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 19 Tagen
20/20Versionshistorie — 57 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmkdocs-git-revision-date-localized-plugin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish19

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 17 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://timvink.github.io/mkdocs-git-revision-date-localized-plugin/index.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmkdocs, mkdocs-plugin, timeago, git, mkdocs-material
has_wikija
homepagehttps://timvink.github.io/mkdocs-git-revision-date-localized-plugin/index.html
docs_sitehttps://timvink.github.io/mkdocs-git-revision-date-localized-plugin/index.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

61Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

51Mittel
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 — 17 out of 17 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
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
4.5/7.5Maintained — 7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,1
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_packages20
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:mkdocs-git-revision-date-localized-plugin@1.5.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 20 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.

55Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
23.4/40Lesbare Commit-Historie — 36 von 82 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,439
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 8 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 14 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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,08
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/14 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes29.576
source_files_sampled14
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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

272GitHub-Sterne
38Mitwirkende
71Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
59Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mkdocs-git-revision-date-localized-plugin' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 54 ⇿
0Sterne
54Forks
46Releases

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.

01020304050605322020-022023-042026-05
Major 1Minor 7Patch 32

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1Gesamtwert

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 · 2026-09-09 07:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/9 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbabel>=2.7.0pyproject.toml
PyPIgitpython>=3.1.59pyproject.toml
PyPImkdocs>=1.0,<2pyproject.toml
PyPItzdata>=2023.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 65

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 61 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbabel2.17.0direkt
PyPIgitpython3.1.59direkt
PyPImkdocs1.6.1direkt
PyPItzdata2025.2direkt
PyPIbackrefs5.9indirekt
PyPIcertifi2025.10.5indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIcodecov2.1.13indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.11.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown3.9indirekt
PyPImarkdown-graphviz-inline1.1.3indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdx-truly-sane-lists1.3indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImkdocs-gen-files0.5.0indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirekt
PyPImkdocs-git-authors-plugin0.10.0indirekt
PyPImkdocs-github-admonitions-plugin0.1.1indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocs-monorepo-plugin1.1.2indirekt
PyPImkdocs-redirects1.2.3indirekt
PyPImkdocs-static-i18n1.3.0indirekt
PyPImkdocs-techdocs-core1.7.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIplantuml-markdown3.11.2indirekt
PyPIplatformdirs4.5.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprek0.3.0indirekt
PyPIproperdocs1.6.7indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-slugify8.0.4indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIruff0.14.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
PyPItext-unidecode1.3indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPIty0.0.13indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:mkdocs-git-revision-date-localized-plugin@1.5.4 zieht 20 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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