Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 14:15 UTC

vprusso / toqito

|toqito> (Theory of Quantum Information Toolkit) is a Python library for research in quantum information theory.

PythonMIT★ 290 Sterne⑂ 183 Forksseit Jan. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#quantum-computing#python#quantum-information#matrix-analysis#python-3#physics#quantum#convex-optimization#linear-algebra#quantum-information-science#quantum-information-theory#quantum-physics#quantum-programming#research#nonlocal-game#semidefinite-programming#entanglement#quantum-channels#quantum-measurements#quantum-states

vprusso/toqito erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Vincent RussoPersönliches Konto
803 Follower79 öffentliche Reposseit März 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItoqito1.3.1-27vor 46 Tagenquantum-informationquantum-information-theoryquantum-computingquantum-statesquantum-channelsquantum-measurementsentanglementdensity-matricesnonlocal-gamessemidefinite-programmingcvxpynumpy

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 789 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year789
human_commit_share0,85
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 21 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 46 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 48,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count21
latest_release_tagv1.3.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release46
mean_days_between_releases48,5

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

70Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.9/60Stars — 290 Stars
18.8/25Forks — 183 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks183
stars290
watchers10
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_badges20
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 93 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled93
top_contributor_share0,68

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
41.8/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.4/30PR-Annahme — 1.197/1.360 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 10/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.197
open_issues3
closed_issues610
prs_merged_7d13
prs_decided_7d14
prs_merged_30d29
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,995
closed_unmerged_prs163
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d10
first_time_prs_decided_30d10

Eigentümerschaft & Trägerschaft

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
20.9/25Reichweite des Inhabers — 803 Follower von vprusso
25/25Kontohistorie — 79 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers803
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvprusso
public_repos79
account_age_days5.284
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 46 Tagen
20/20Versionshistorie — 27 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestoqito
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish46

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
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://vprusso.github.io/toqito/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsquantum-computing, python, quantum-information, matrix-analysis, python-3, physics, quantum, convex-optimization, linear-algebra, quantum-information-science, quantum-information-theory, quantum-physics, quantum-programming, research, nonlocal-game, semidefinite-programming, entanglement, quantum-channels, quantum-measurements, quantum-states
has_wikija
homepagehttps://vprusso.github.io/toqito/
docs_sitehttps://vprusso.github.io/toqito/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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_packages30
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:toqito@1.3.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 30 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.

58Mittel · 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 — 85 von 85 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 15 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 2/569 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes92.854
source_files_sampled569
oversized_source_files2

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 — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

290GitHub-Sterne
93Mitwirkende
789Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
21Releases
1Bus-Faktor
3offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'toqito' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code 0; Skipping github.com/vprusso/toqito: run: internal error: ListCommits:error during graphqlHandler.setup: internal error: githubv4.Query: Something went wrong while executing your query on 2026-09-09T14:15:39Z. Please include `9DB2:1E2E9E:15C932F:1517919:6AA16A03` when reporting this issue.); skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 183 ⇿
0Sterne
183Forks
20Releases

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.

0408012016020018392020-042023-062026-09
Major 0Minor 3Patch 13

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcvxpy>=1.9.0,<2pyproject.toml
PyPImore-itertools>=11.1.0,<12pyproject.toml
PyPInumpy>=2.4.1,<3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.17.1,<2pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.11,<4pyproject.toml
PyPIpicos>=2.6.2pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4,<4.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.11.0,<4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 137

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 129 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcvxpy1.9.0direkt
PyPImatplotlib3.11.0direkt
PyPImore-itertools11.1.0direkt
PyPInetworkx3.5direkt
PyPInumpy2.4.1direkt
PyPIpicos2.6.2direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscs3.2.11direkt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackrefs6.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.2indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIcertifi2025.8.3indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirekt
PyPIclarabel0.11.1indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.0indirekt
PyPIcvxopt1.3.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.17indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIfonttools4.60.2indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgriffe1.15.0indirekt
PyPIhighspy1.13.1indirekt
PyPIidentify2.6.14indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIipykernel6.30.1indirekt
PyPIipython9.17.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.2indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.8.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupytext1.19.1indirekt
PyPIkiwisolver1.4.9indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPImarkdown3.10.1indirekt
PyPImarkdown-exec1.12.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImike2.1.4indirekt
PyPImistune3.3.3indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-api-autonav0.4.0indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.3indirekt
PyPImkdocs-bibtex4.4.0indirekt
PyPImkdocs-gallery0.10.4indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirekt
PyPImkdocs-jupyter0.25.1indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.2indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.1indirekt
PyPImosek11.2.2indirekt
PyPInbclient0.10.2indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPIosqp1.0.4indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.3.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.1.0indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.25.1indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments-ansi-color0.3.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpypandoc1.16.2indirekt
PyPIpyparsing3.2.5indirekt
PyPIpytest9.1.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIqdldl0.1.9.post1indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIresponses0.25.8indirekt
PyPIrpds-py0.27.1indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsparsediffpy0.3.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItoqito1.3.1indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPIty0.0.12indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvalidators0.35.0indirekt
PyPIverspec0.1.0indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:toqito@1.3.1 zieht 30 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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