Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.17.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 04:36 UTC

wemake-services / coverage-conditional-plugin

Conditional coverage based on any rules you define!

PythonMIT★ 80 Sterne⑂ 9 Forksseit Feb. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python#python3#coverage#pragma-rules#wemake#coverage-plugin#coveralls#coverage-report#coverage-testing

wemake-services/coverage-conditional-plugin erreicht einen Gesundheitsindex von 53 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (71/100) ab, am schwächsten bei Vitality (18/100). Zuletzt vor 563 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

53
gesamt / 100
Mittel

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.

53
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 52 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 53 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

wemake.servicesOrganisation
372 Follower54 öffentliche Reposseit Mai 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcoverage-conditional-plugin0.9.0157.0299vor 1144 Tagencoveragecoverage.pypytest-covtesting

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

18Kritisch · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 563 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push563
active_weeks_last_year0

Release-Disziplin

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 10 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.144 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 134,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count10
latest_release_tag0.9.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.144
mean_days_between_releases134,7
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?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30.8/60Stars — 80 Stars
7.5/25Forks — 9 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks9
stars80
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Community-Gesundheit

70Gut
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
69.3/80Downloads pro Monat — 157.029 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescoverage-conditional-plugin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads157.029
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)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 41 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden — 9 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled9
top_contributor_share0,41

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28/42Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 161/199 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/10 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs161
open_issues7
closed_issues14
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs38
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
18.5/25Reichweite des Inhabers — 372 Follower von wemake-services
24.7/25Kontohistorie — 54 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers372
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginwemake-services
public_repos54
account_age_days3.704
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.144 Tagen
20/20Versionshistorie — 9 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescoverage-conditional-plugin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.144

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

62Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://sobolevn.me/2020/02/conditional-coverage
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, python3, coverage, pragma-rules, wemake, coverage-plugin, coveralls, coverage-report, coverage-testing
has_wikija
homepagehttps://sobolevn.me/2020/02/conditional-coverage
docs_sitehttps://sobolevn.me/2020/02/conditional-coverage
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

48Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

35Schwach
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
0/2.5CI-Tests — 0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 3/10 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 20 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 32 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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_packages2
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:coverage-conditional-plugin@0.9.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — coverage_conditional_plugin/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configscoverage_conditional_plugin/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (coverage_conditional_plugin/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/11 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes5.957
source_files_sampled11
oversized_source_files0

Eckdaten

80GitHub-Sterne
9Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
563Tage seit letztem Push
10Releases
2Bus-Faktor
7offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 80 ★ / 0 ⇿
80Sterne

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.

02040608080142020-022023-012025-11

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5Gesamtwert

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 · 2026-07-21 04:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 3/10 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 20 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities32 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcoverage>=7,<8pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.4pyproject.toml
PyPIimportlib_metadata*pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 98

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 95 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcoverage7.2.7direkt
PyPIimportlib-metadata4.2.0direkt
PyPIpackaging21.3direkt
PyPIastor0.8.1indirekt
PyPIattrs23.1.0indirekt
PyPIautorepr0.3.0indirekt
PyPIbandit1.7.5indirekt
PyPIcattrs23.1.2indirekt
PyPIcertifi2023.5.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.1.0indirekt
PyPIclick8.1.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIconfigupdater3.1.1indirekt
PyPIdarglint1.8.1indirekt
PyPIdictdiffer0.9.0indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIdparse0.6.2indirekt
PyPIdpath2.1.6indirekt
PyPIeradicate2.2.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.1.1indirekt
PyPIflake84.0.1indirekt
PyPIflake8-bandit3.0.0indirekt
PyPIflake8-broken-line0.5.0indirekt
PyPIflake8-bugbear22.12.6indirekt
PyPIflake8-commas2.1.0indirekt
PyPIflake8-comprehensions3.12.0indirekt
PyPIflake8-debugger4.1.2indirekt
PyPIflake8-docstrings1.7.0indirekt
PyPIflake8-eradicate1.4.0indirekt
PyPIflake8-isort4.2.0indirekt
PyPIflake8-plugin-utils1.3.2indirekt
PyPIflake8-polyfill1.0.2indirekt
PyPIflake8-pytest-style1.6.0indirekt
PyPIflake8-quotes3.3.2indirekt
PyPIflake8-rst-docstrings0.2.7indirekt
PyPIflake8-string-format0.3.0indirekt
PyPIflatten-dict0.4.2indirekt
PyPIfurl2.1.3indirekt
PyPIgitdb4.0.10indirekt
PyPIgitpython3.1.31indirekt
PyPIidentify2.5.24indirekt
PyPIidna3.4indirekt
PyPIimportlib-resources5.12.0indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIisort5.11.5indirekt
PyPIjmespath1.0.1indirekt
PyPIloguru0.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py2.2.0indirekt
PyPImarshmallow3.19.0indirekt
PyPImarshmallow-polyfield5.11indirekt
PyPImccabe0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools9.1.0indirekt
PyPImypy1.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPInitpick0.33.2indirekt
PyPIorderedmultidict1.0.1indirekt
PyPIpbr5.11.1indirekt
PyPIpep8-naming0.13.2indirekt
PyPIplatformdirs3.5.1indirekt
PyPIpluggy1.0.0indirekt
PyPIpycodestyle2.8.0indirekt
PyPIpydocstyle6.3.0indirekt
PyPIpyflakes2.4.0indirekt
PyPIpygments2.15.1indirekt
PyPIpyparsing3.0.9indirekt
PyPIpytest7.3.1indirekt
PyPIpytest-cov3.0.0indirekt
PyPIpytest-randomly3.12.0indirekt
PyPIpython-slugify8.0.1indirekt
PyPIpyyaml6.0indirekt
PyPIrequests2.31.0indirekt
PyPIrequests-cache1.0.1indirekt
PyPIrestructuredtext-lint1.4.0indirekt
PyPIrich13.4.1indirekt
PyPIruamel-yaml0.17.31indirekt
PyPIruamel-yaml-clib0.2.7indirekt
PyPIsafety2.3.5indirekt
PyPIsetuptools67.8.0indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsmmap5.0.0indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIstevedore3.5.2indirekt
PyPIstrenum0.4.10indirekt
PyPItext-unidecode1.3indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.0.1indirekt
PyPItomlkit0.11.8indirekt
PyPItyped-ast1.5.4indirekt
PyPItypes-docutils0.20.0.1indirekt
PyPItypes-setuptools65.7.0.4indirekt
PyPItyping-extensions4.6.3indirekt
PyPIurl-normalize1.4.3indirekt
PyPIurllib32.0.2indirekt
PyPIwemake-python-styleguide0.17.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.1.0indirekt
PyPIzipp3.15.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:coverage-conditional-plugin@0.9.0 zieht 2 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.