Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-10 23:55 UTC

zcbacxc / movie-narrator

🎬 Generate narrated movie recap videos from a single prompt.

PythonAGPL-3.0★ 330 Sterne⑂ 97 Forksseit Juli 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstBibliothekwie das ermittelt wird

zcbacxc/movie-narrator erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (47/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
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.

75
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

早川Persönliches Konto
2 Follower14 öffentliche Reposseit Juni 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPImovie-narrator1.6.02.65484vor 2 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

76Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 2 Tagen
6.2/36Commit-Rhythmus9/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen401 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year401
human_commit_share0,98
days_since_last_push2
active_weeks_last_year9

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus64 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count64
latest_release_tagv1.6.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases1
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?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
40.8/60Stars330 Stars
16.5/25Forks97 Forks
0/15Watcher0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks97
stars330
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (AGPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
45.7/80Downloads pro Monat2.654 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmovie-narrator
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads2.654
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?

54Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5Breite der Beitragenden1 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
28.2/30PR-Annahme158/168 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs158
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d13
prs_decided_30d13
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs10
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
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
3.4/25Reichweite des Inhabers2 Follower von zcbacxc
20.6/25Kontohistorie14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2
owner_typeUser
is_verified
owner_loginzcbacxc
public_repos14
account_age_days2.269
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie84 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmovie-narrator
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsautomation, ffmpeg, llm, movie-recap, narration, python, tts, video-generation
has_wikinein
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

56Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
0/7.5Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
9.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories1 betroffen: pillow 11.3.0 (critical 9.1)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
32.6/40Keine offenen Advisories1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 211 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories36
affected_packages1
assessed_packages47
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:movie-narrator@1.6.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 47 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.

47Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie95 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,969
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung2 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_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,02
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/326 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes59.616
source_files_sampled326
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispieleexamples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

330GitHub-Sterne
1Mitwirkende
401Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
64Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'movie-narrator' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for movie-narrator carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 97 ⇿
0Sterne
97Forks
58Releases

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.

02040608010097222026-072026-082026-09
Major 1Minor 10Patch 47
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-09-10 23:55 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal 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
10CI-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 13
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.12.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.23,<1pyproject.toml
PyPIopenai>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIedge-tts>=7.0.0pyproject.toml
PyPImoviepy>=2.0,<3.0pyproject.toml
PyPIpillow>=11.3.0,<12.0pyproject.toml
PyPIpydub>=0.25.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.0.0pyproject.toml
PyPIaudioop-lts>=0.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 31

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 13 direkte und 18 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaudioop-ltsdirekt
PyPIedge-ttsdirekt
PyPIhttpxdirekt
PyPImoviepydirekt
PyPIopenaidirekt
PyPIpillowdirekt
PyPIpydanticdirekt
PyPIpydantic-settingsdirekt
PyPIpydubdirekt
PyPIpython-dotenvdirekt
PyPIpyyamldirekt
PyPItqdmdirekt
PyPItyperdirekt
PyPIbanditindirekt
PyPIboto3indirekt
PyPImkdocsindirekt
PyPImkdocstringsindirekt
PyPImovie-narratorindirekt
PyPImypyindirekt
PyPIopentelemetry-apiindirekt
PyPIopentelemetry-sdkindirekt
PyPIopentimelineioindirekt
PyPIpip-auditindirekt
PyPIpymdown-extensionsindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIpytest-timeoutindirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIruffindirekt
PyPIscenedetectindirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:movie-narrator@1.6.0 zieht 47 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow11.3.0direktkritisch3612.3.0

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.