Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 09:07 UTC

tox-dev / tox

Command line driven CI frontend and development task automation tool.

PythonMIT★ 3.925 Sterne⑂ 574 Forksseit Sept. 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#testing#python#virtualenv#continuous-integration#cli#automation#venv#actions

tox-dev/tox erreicht einen Gesundheitsindex von 97 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (66/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

97
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

97
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 85 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 97 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

tox development teamOrganisation
142 Follower49 öffentliche Reposseit Juli 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItox4.60.130.391.042300vor 3 Tagenenvironmentsisolatedtestingvirtual

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.2/36Commit-Rhythmus — 48/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 393 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year393
human_commit_share0,72
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag4.60.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases5,5
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?

93Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
58.3/60Stars — 3.925 Stars
23/25Forks — 574 Forks
8.7/15Watcher — 37 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks574
stars3.925
watchers37
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 30.391.042 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestox
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads30.391.042
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 69 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 91 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,688

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme — 1.701/1.933 entschiedene PRs gemergt
11/13Newcomer PR acceptance — 11/13 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/24 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.701
open_issues0
closed_issues1.904
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d22
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs232
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d11
first_time_prs_decided_30d13

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.5/25Reichweite des Inhabers — 142 Follower von tox-dev
24.4/25Kontohistorie — 49 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers142
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logintox-dev
public_repos49
account_age_days3.703

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 300 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestox
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
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
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://tox.wiki
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstesting, python, virtualenv, continuous-integration, cli, automation, venv, actions
has_wikinein
homepagehttps://tox.wiki
docs_sitehttps://tox.wiki
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

77Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

71Gut
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
2.2/2.5CI-Tests — 25 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 12/24 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 91 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,1
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_packages11
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:tox@4.60.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://tox.wiki/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 55 von 72 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://tox.wiki/llms.txt
legible_history_share0,764
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/tox/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 13 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/tox/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/tox/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/262 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes47.574
source_files_sampled262
oversized_source_files0

Eckdaten

3.925GitHub-Sterne
98Mitwirkende
393Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
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 ★ / 574 ⇿
0Sterne
574Forks
100Releases

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.

010020030040050060056872016-092021-092026-08
Major 0Minor 53Patch 46

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1Gesamtwert

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 · 2026-08-28 09:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests25 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 12/24 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 91 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcachetools>=7.0.3pyproject.toml
PyPIcolorama>=0.4.6pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.25pyproject.toml
PyPIpackaging>=26pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.9.4pyproject.toml
PyPIpluggy>=1.6pyproject.toml
PyPIpyproject-api>=1.10pyproject.toml
PyPIpython-discovery>=1.4.4pyproject.toml
PyPItomli>=2.4pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.2pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.15pyproject.toml
PyPIvirtualenv>=21.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 58

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 48 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcachetools—direkt
PyPIcolorama—direkt
PyPIfilelock—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIplatformdirs—direkt
PyPIpluggy—direkt
PyPIpyproject-api—direkt
PyPIpython-discovery—direkt
PyPItomli-w—direkt
PyPIvirtualenv—direkt
PyPIargcomplete—indirekt
PyPIbuild—indirekt
PyPIcheck-wheel-contents—indirekt
PyPIcovdefaults—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIdetect-test-pollution—indirekt
PyPIdevpi-process—indirekt
PyPIdiff-cover—indirekt
PyPIdistlib—indirekt
PyPIdocutils—indirekt
PyPIflaky—indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPIgitpython—indirekt
PyPIhatch-vcs—indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIpdm-backend—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpre-commit-uv—indirekt
PyPIpsutil—indirekt
PyPIpyrefly—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIre-assert—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-argparse-cli—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPIsphinx-inline-tabs—indirekt
PyPIsphinx-issues—indirekt
PyPIsphinx-llm—indirekt
PyPIsphinx-reredirects—indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid—indirekt
PyPIsphinxcontrib-towncrier—indirekt
PyPItime-machine—indirekt
PyPItombi—indirekt
PyPItowncrier—indirekt
PyPItruststore—indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPIty—indirekt
PyPItypes-colorama—indirekt
PyPItypes-docutils—indirekt
PyPIuv—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tox@4.60.1 zieht 11 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit tox-dev/tox teilen. Nebeneinander lesen →

98pypa/pipxInstall and Run Python Applications in Isolated EnvironmentsAußergewöhnlich100psf/blackThe uncompromising Python code formatterAußergewöhnlich100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Außergewöhnlich100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsAußergewöhnlich99astral-sh/ruffAn extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.Außergewöhnlich99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformAußergewöhnlich

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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