Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 05:11 UTC

vstorm-co / pydantic-deepagents

Open-source, self-hosted Claude Code - a terminal AI assistant and the Python framework behind it. Tool-calling, sandboxed execution, multi-agent teams, skills, checkpoints, unlimited context - on Pydantic AI, any model.

PythonMIT★ 1.062 Sterne⑂ 133 Forksseit Nov. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

vstorm-co/pydantic-deepagents erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (69/100). Zuletzt vor 23 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

VstormOrganisation · verifizierte Domain
163 Follower39 öffentliche Reposseit März 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpydantic-deep0.3.43141.90558vor 40 Tagenagent-frameworkagenticai-agentautonomous-agentclaudeclideep-agentllmmcpmulti-agentopenaipydantic-aisubagentsterminal-assistanttool-calling

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

89Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 23 Tagen
24.2/36Commit-Rhythmus35/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen677 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year677
human_commit_share0,97
days_since_last_push23
active_weeks_last_year35

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus66 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 40 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 4,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count66
latest_release_tag0.3.43
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release40
mean_days_between_releases4,5
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?

77Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
49.1/60Stars1.062 Stars
17.7/25Forks133 Forks
5.6/15Watcher11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks133
stars1.062
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges18
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescoveralls.io, github.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
68.7/80Downloads pro Monat141.905 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydantic-deep
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads141.905
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?

69Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.8/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 87 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden14 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,874
Wie die Bewertung erfolgt
36.3/42Issue-Lösungsquote86 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme113/127 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs113
open_issues10
closed_issues64
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,865
closed_unmerged_prs14
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
15.9/25Reichweite des Inhabers163 Follower von vstorm-co
22.7/25Kontohistorie39 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers163
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginvstorm-co
public_repos39
account_age_days2.013

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 40 Tagen
20/20Versionshistorie58 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydantic-deep
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish40

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests12 out of 12 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics17 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspydantic-ai, agent-framework, pydantic, python, anthropic, llms, mcp, ai-agents, subagents, claude-code, cli, coding-agent, deep-research, docker-sandbox, playwright, tui, vstorm
has_wikinein
homepagehttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
docs_sitehttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
0.8/7.5Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,4
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein 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:pydantic-deep@0.3.43 — 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.

79Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenCLAUDE.md, apps/harbor/AGENTS.md, docs/api/agent.md, docs/concepts/agents.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie90 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/llms.txt
legible_history_share0,928
agent_instruction_filesCLAUDE.md, apps/harbor/AGENTS.md, docs/api/agent.md, docs/concepts/agents.md
agent_instruction_max_bytes19.342
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis28 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung3 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,28
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,03
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.1/55Handhabbare Dateigrößen10/295 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes134.208
source_files_sampled295
oversized_source_files10
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispieleexamples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalja
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

1.062GitHub-Sterne
14Mitwirkende
677Commits, letzte 12 Monate
23Tage seit letztem Push
66Releases
1Bus-Faktor
10offene 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 ★ / 133 ⇿
0Sterne
133Forks
62Releases

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.

025507510012515013342025-122026-042026-09
Major 0Minor 1Patch 61
OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

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 · 2026-09-15 05:11 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
1Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
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 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic-ai-slim>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-todo>=0.2.7pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-backend>=0.2.25pyproject.toml
PyPIsummarization-pydantic-ai>=0.1.11pyproject.toml
PyPIsubagents-pydantic-ai>=0.2.18pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-shields>=0.3.4pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIchardet>=5.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 43

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 35 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIchardetdirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpydantic-ai-backenddirekt
PyPIpydantic-ai-shieldsdirekt
PyPIpydantic-ai-slimdirekt
PyPIpydantic-ai-tododirekt
PyPIsubagents-pydantic-aidirekt
PyPIsummarization-pydantic-aidirekt
PyPIagent-client-protocolindirekt
PyPIbanditindirekt
PyPIbuildindirekt
PyPIcoverageindirekt
PyPIfastapiindirekt
PyPIgriffeindirekt
PyPIhtml2textindirekt
PyPIliteparseindirekt
PyPIlogfireindirekt
PyPImkdocsindirekt
PyPImkdocs-llmstxtindirekt
PyPImkdocs-materialindirekt
PyPImkdocstringsindirekt
PyPImkdocstrings-pythonindirekt
PyPImypyindirekt
PyPIpillowindirekt
PyPIplaywrightindirekt
PyPIpre-commitindirekt
PyPIprompt-toolkitindirekt
PyPIpy-key-value-aioindirekt
PyPIpydantic-aiindirekt
PyPIpydantic-deepindirekt
PyPIpyrightindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-asyncioindirekt
PyPIpython-dotenvindirekt
PyPIpython-multipartindirekt
PyPIpyyamlindirekt
PyPIrichindirekt
PyPIruffindirekt
PyPItextualindirekt
PyPItwineindirekt
PyPItyperindirekt
PyPItypes-pyyamlindirekt
PyPIuvicornindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pydantic-deep@0.3.43 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

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.

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 StatistikenPyPI.