Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 13:47 UTC

typeddjango / django-stubs

PEP-484 stubs for Django

PythonMIT★ 1.971 Sterne⑂ 564 Forksseit Juli 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#mypy#django#python#python3#pep484#hacktoberfest

typeddjango/django-stubs erreicht einen Gesundheitsindex von 97 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (71/100). Zuletzt heute aktualisiert. 5 Mitwirkende tragen 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

TypedDjangoOrganisation
146 Follower6 öffentliche Reposseit Juli 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIdjango-stubs6.1.011.447.57183vor 15 Tagen
PyPIdjango-stubs-ext6.1.012.484.09743vor 15 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 677 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year677
human_commit_share0,69
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 81 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 15 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 16,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count81
latest_release_tag6.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases16,3
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?

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
53.4/60Stars — 1.971 Stars
22.9/25Forks — 564 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks564
stars1.971
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 23.931.668 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdjango-stubs, django-stubs-ext
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23.931.668
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?

84Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/54Bus-Faktor — 5 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 22 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 96 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 77 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor5
contributors_sampled96
top_contributor_share0,219

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35.4/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
26.6/30PR-Annahme — 2.286/2.579 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.286
open_issues142
closed_issues764
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d32
prs_decided_30d32
issue_closed_ratio0,843
closed_unmerged_prs293
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.6/25Reichweite des Inhabers — 146 Follower von typeddjango
18.2/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers146
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logintypeddjango
public_repos6
account_age_days2.611

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 15 Tagen
20/20Versionshistorie — 83 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdjango-stubs, django-stubs-ext
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish15

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
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
6.4/6.4.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_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmypy, django, python, python3, pep484, hacktoberfest
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?

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut
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 — 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
6.8/7.5Code-Review — Found 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 77 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 10 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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5Token-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_aggregate7,3
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_packages6
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-stubs@6.1.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 6 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.

71Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 62 von 69 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,899
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — django-stubs/py.typed, ext/django_stubs_ext/py.typed, mypy.ini, mypy_django_plugin/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 26 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_configsdjango-stubs/py.typed, ext/django_stubs_ext/py.typed, mypy.ini, mypy_django_plugin/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,26

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (django-stubs/py.typed, ext/django_stubs_ext/py.typed, mypy.ini, mypy_django_plugin/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/154 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes55.019
source_files_sampled154
oversized_source_files0

Eckdaten

1.971GitHub-Sterne
96Mitwirkende
677Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
81Releases
5Bus-Faktor
142offene 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 ★ / 564 ⇿
0Sterne
564Forks
81Releases

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.

010020030040050046772018-072022-082026-08
Major 3Minor 30Patch 44

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

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 · 2026-08-27 13:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
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
9Code-ReviewFound 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 77 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 10 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdjango—ext/pyproject.toml
PyPItyping-extensions—ext/pyproject.toml
PyPIdjango—pyproject.toml
PyPIdjango-stubs-ext>=6.0.2pyproject.toml
PyPItypes-pyyaml—pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.11.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 56

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 49 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdjango—direkt
PyPIdjango5.2.17direkt
PyPIdjango6.1direkt
PyPIdjango-stubs-ext6.1.0direkt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260724direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIasgiref3.12.1indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdjango-stubs6.1.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImysqlclient2.2.8indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIoracledb4.0.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpsycopg3.3.4indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.4indirekt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyrefly1.2.0indirekt
PyPIpyright1.1.411indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-mypy-plugins4.0.3indirekt
PyPIpytest-shard0.1.2indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIredis8.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIsqlparse0.6.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPIty0.0.74indirekt
PyPItypes-cffi2.0.0.20260518indirekt
PyPItypes-pyopenssl24.1.0.20240722indirekt
PyPItypes-redis4.6.0.20241004indirekt
PyPItypes-setuptools84.0.0.20260812indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuv-build—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:django-stubs@6.1.0 zieht 6 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 typeddjango/django-stubs teilen. Nebeneinander lesen →

98strawberry-graphql/strawberryA GraphQL library for Python that leverages type annotations 🍓Außergewöhnlich99wagtail/wagtailA Django content management system focused on flexibility and user experienceAußergewöhnlich98bloomberg/memrayMemray is a memory profiler for PythonAußergewöhnlich100psf/blackThe uncompromising Python code formatterAußergewöhnlich99pyvista/pyvista3D visualization and mesh analysis for science and engineeringAußergewöhnlich99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.Außergewöhnlich

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.