Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 01:15 UTC

victoriacheng15 / personal-reading-analytics

Zero-infrastructure reading analytics pipeline. Automated data pipeline via GitHub Actions with MongoDB event sourcing for observability and interactive visualizations.

Go · Python · HTMLMIT★ 2 Sterne⑂ 1 Forkseit Feb. 2024Auf GitHub ansehen ↗

ArtAnwendungwie das ermittelt wird

#docker #github-actions-ci #google-sheets-api #python #go

victoriacheng15/personal-reading-analytics erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (85/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (24/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Victoria ChengPersönliches Konto

206 Follower27 öffentliche Reposseit Jan. 2018

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
Go	github.com/victoriacheng15/personal-reading-analytics	v1.4.3	-	18	vor 520 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
31.2/36	Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 310 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	310
human_commit_share	0,19
days_since_last_push	1
active_weeks_last_year	45

Release-Disziplin

56Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

16.2/27	Liefert Releases aus — 18 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
7.2/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 520 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 8,3 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	18
latest_release_tag	v1.4.3
releases_from_tags	ja
days_since_latest_release	520
mean_days_between_releases	8,3

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?

24Gefährdet · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/60	Stars — 2 Stars
0/25	Forks — 1 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	1
stars	2
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Nachhaltigkeit & Governance

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

59Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

13Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5	Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

97Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/42	Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
29.2/30	PR-Annahme — 391/402 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	391
open_issues	0
closed_issues	0
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	—
closed_unmerged_prs	11
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance, OpenSSF Scorecard: Code-Review. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

62Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.7/25	Reichweite des Inhabers — 206 Follower von victoriacheng15
22.5/25	Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	206
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	victoriacheng15
public_repos	27
account_age_days	3.182

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf go
14/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 520 Tagen
20/20	Versionshistorie — 18 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	github.com/victoriacheng15/personal-reading-analytics
ecosystems	go
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	520

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://victoriacheng15.github.io/personal-reading-analytics/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 5 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	docker, github-actions-ci, google-sheets-api, python, go
has_wiki	nein
homepage	https://victoriacheng15.github.io/personal-reading-analytics/
docs_site	https://victoriacheng15.github.io/personal-reading-analytics/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

59Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.2/2.5	CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — keine Daten
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 14 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	14
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	4
scorecard_aggregate	4,9

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Code-Review, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	22
affected_packages	6
assessed_packages	80
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 3, moderate 2, unknown 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 80 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

85Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
0/40	Lesbare Commit-Historie — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	—
legible_history_share	—
agent_instruction_files	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	4.849

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
11/11	Statische Typprüfung — Go (statisch typisiert)
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 52 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	go.sum
has_dockerfile	ja
typed_language	ja
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	nein
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	go.mod
dependency_bot_commit_share	0,52

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Typprüfbarer Code — Go (statisch typisiert)
53.2/55	Handhabbare Dateigrößen — 1/31 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Go
largest_source_bytes	91.937
source_files_sampled	31
oversized_source_files	1

Eckdaten

2GitHub-Sterne

1Mitwirkende

310Commits, letzte 12 Monate

1Tage seit letztem Push

18Releases

1Bus-Faktor

0offene Issues

Go, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10

4.9Gesamtwert

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 · 2026-09-20 01:14 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9	CI-Tests	29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
k. A.	Code-Review	Found no human activity in the last 30 changesets
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	14 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 4

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
Go	github.com/joho/godotenv	`v1.5.1`	go.mod
Go	google.golang.org/api	`v0.295.0`	go.mod
Go	google.golang.org/genai	`v1.70.0`	go.mod
Go	gopkg.in/yaml.v3	`v3.0.1`	go.mod

Alle Abhängigkeiten 80

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 76 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
Go	github.com/joho/godotenv	`v1.5.1`	direkt
Go	google.golang.org/api	`v0.295.0`	direkt
Go	google.golang.org/genai	`v1.70.0`	direkt
Go	gopkg.in/yaml.v3	`v3.0.1`	direkt
Go	cloud.google.com/go	`v0.123.0`	indirekt
Go	cloud.google.com/go/auth	`v0.23.2`	indirekt
Go	cloud.google.com/go/auth/oauth2adapt	`v0.2.8`	indirekt
Go	cloud.google.com/go/compute/metadata	`v0.9.0`	indirekt
Go	github.com/cespare/xxhash/v2	`v2.3.0`	indirekt
Go	github.com/felixge/httpsnoop	`v1.0.4`	indirekt
Go	github.com/go-logr/logr	`v1.4.3`	indirekt
Go	github.com/go-logr/stdr	`v1.2.2`	indirekt
Go	github.com/google/go-cmp	`v0.7.0`	indirekt
Go	github.com/google/s2a-go	`v0.1.9`	indirekt
Go	github.com/google/uuid	`v1.6.0`	indirekt
Go	github.com/googleapis/enterprise-certificate-proxy	`v0.3.20`	indirekt
Go	github.com/googleapis/gax-go/v2	`v2.24.0`	indirekt
Go	github.com/gorilla/websocket	`v1.5.3`	indirekt
Go	go.opentelemetry.io/auto/sdk	`v1.2.1`	indirekt
Go	go.opentelemetry.io/contrib/instrumentation/net/http/otelhttp	`v0.67.0`	indirekt
Go	go.opentelemetry.io/otel	`v1.44.0`	indirekt
Go	go.opentelemetry.io/otel/metric	`v1.44.0`	indirekt
Go	go.opentelemetry.io/otel/trace	`v1.44.0`	indirekt
Go	golang.org/x/crypto	`v0.55.0`	indirekt
Go	golang.org/x/net	`v0.58.0`	indirekt
Go	golang.org/x/oauth2	`v0.36.0`	indirekt
Go	golang.org/x/sys	`v0.47.0`	indirekt
Go	golang.org/x/text	`v0.41.0`	indirekt
Go	google.golang.org/genproto/googleapis/rpc	`v0.0.0-20260819154853-08b0e4226688`	indirekt
Go	google.golang.org/grpc	`v1.83.2`	indirekt
Go	google.golang.org/protobuf	`v1.36.12`	indirekt
PyPI	anyio	`4.14.2`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.0.5`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.9`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	coverage	`7.14.3`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	google-api-core	`2.33.0`	indirekt
PyPI	google-api-python-client	`2.192.0`	indirekt
PyPI	google-auth	`2.49.0`	indirekt
PyPI	google-auth-httplib2	`0.4.0`	indirekt
PyPI	google-auth-oauthlib	`1.3.0`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.73.0`	indirekt
PyPI	gspread	`6.2.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	h2	`4.3.0`	indirekt
PyPI	hpack	`4.1.0`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httplib2	`0.32.0`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	hyperframe	`6.1.0`	indirekt
PyPI	idna	`3.18`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	oauthlib	`3.3.1`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	proto-plus	`1.27.1`	indirekt
PyPI	protobuf	`6.33.5`	indirekt
PyPI	pur	`7.4.0`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.2`	indirekt
PyPI	pyasn1-modules	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pymongo	`4.16.0`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.0.2`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-oauthlib	`2.0.0`	indirekt
PyPI	rsa	`4.9.1`	indirekt
PyPI	ruff	`0.15.20`	indirekt
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	strenum	`0.4.15`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirekt
PyPI	uritemplate	`4.2.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 6

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 80 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 6 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
click	`8.3.1`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
pyasn1	`0.6.2`	indirekt	hoch	8	`0.6.4`
soupsieve	`2.8.3`	indirekt	hoch	6	`2.9.0`
h2	`4.3.0`	indirekt	mittel	2	`4.4.1`
pytest	`9.0.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
golang.org/x/crypto	`v0.55.0`	indirekt	unbekannt	3	`0.56.0`

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

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