Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 02:26 UTC

xlang-ai / instructor-embedding

[ACL 2023] One Embedder, Any Task: Instruction-Finetuned Text Embeddings

PythonApache-2.0★ 2.023 Sterne⑂ 156 Forksseit Dez. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

xlang-ai/instructor-embedding erreicht einen Gesundheitsindex von 23 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (71/100) ab, am schwächsten bei Vitality (1/100). Zuletzt vor 574 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

23
gesamt / 100
Gefährdet

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.

23
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 42 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 38 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

XLANG LabOrganisation
761 Follower33 öffentliche Reposseit März 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIInstructorEmbeddingverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet1.0.1-2vor 1174 Tagensentenceembeddingtextnlpinstructor
PyPImtebverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet2.18.16-773vor 7 Tagendeep-learningtext-embeddingsembeddingsmultimodalbenchmarkretrievalinformation-retrieval

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

1Kritisch · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualitätletzter Push vor 574 Tagen
0/36Commit-Rhythmus0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push574
active_weeks_last_year0
Wie die Bewertung erfolgt
0/27Liefert Releases auskeine Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualitätkeine Releases
0/27Release-Rhythmuskeine Releases
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count0
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?

65Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
53.6/60Stars2.023 Stars
18.3/25Forks156 Forks
6.5/15Watcher16 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks156
stars2.023
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

71Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.7/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 44 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden14 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,435
Wie die Bewertung erfolgt
29.7/42Issue-Lösungsquote71 % der Issues geschlossen
23.6/30PR-Annahme11/14 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs11
open_issues33
closed_issues80
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,708
closed_unmerged_prs3
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
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
20.7/25Reichweite des Inhabers761 Follower von xlang-ai
17.9/25Kontohistorie33 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers761
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginxlang-ai
public_repos33
account_age_days1.237
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

38Schwach · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsembeddings, information-retrieval, language-model, text-classification, text-clustering, text-embedding, text-evaluation, text-semantic-similarity, prompt-retrieval, text-reranking
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

38Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

22Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
0/10Dangerous-Workflowkeine Daten
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependencieskeine Daten
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionskeine Daten
0/7.5Vulnerabilities23 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate2,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories3
affected_packages1
assessed_packages2
unassessed_packages14
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 2 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 14 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

35Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
8/40Lesbare Commit-Historie15 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,15
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/134 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes32.545
source_files_sampled134
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples
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

2.023GitHub-Sterne
14Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
574Tage seit letztem Push
0Releases
2Bus-Faktor
33offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'InstructorEmbedding' points at a different repository (https://github.com/HKUNLP/instructor-embedding); excluded from ecosystem scoring
  • pypi package 'mteb' points at a different repository (https://github.com/embeddings-benchmark/mteb); excluded from ecosystem scoring

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 156 ⇿
0Sterne
156Forks

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.

025507510012515015042022-122024-102026-07

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.2 / 10
2.2Gesamtwert

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 · 2026-08-13 02:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 6/13 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update 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
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities23 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 16

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 16 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeirindirekt
PyPIdatasetsindirekt
PyPIevaluate0.2.0indirekt
PyPIhuggingface-hubindirekt
PyPIjsonlinesindirekt
PyPInumpyindirekt
PyPIpyarrowindirekt
PyPIpyarrow8.0.0indirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIrichindirekt
PyPIscikit-learnindirekt
PyPIscipyindirekt
PyPIsentence-transformersindirekt
PyPItorchindirekt
PyPItqdmindirekt
PyPItransformersindirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 2 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 14 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pyarrow8.0.0indirektkritisch317.0.0

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

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.