Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-25 01:51 UTC

GamehunterKaan / AutoPWN-Suite

AutoPWN Suite is a project for scanning vulnerabilities and exploiting systems automatically.

Python · JavaScriptApache-2.0★ 1 144 зірки⑂ 147 форківз трав. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаМережевий сервісБібліотекаяк це визначено
#cybersecurity#exploitation#nmap#pentesting#python#python3#scanners#vulnerability-scanners#scanner#scanning#penetration-testing#hacking#hacking-tools#infosec#security#security-tools#cyber-security#cybersecurity-tools

GamehunterKaan/AutoPWN-Suite має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Security (97/100), найнижчий — Sustainability & Governance (68/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

94
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

94
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 80 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Kaan GültekinОсобистий обліковий запис
150 підписників20 публічних репозиторіївз лип. 2020 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIautopwn-suite2.8.1262241 день томуsecuritypenetration-testingvulnerability-scannerexploitation

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
12.5/36Ритм комітів — 18/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 429 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year429
human_commit_share0,98
days_since_last_push1
active_weeks_last_year18

Дисципліна релізів

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 41 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~11,4 дн.
9/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count41
latest_release_tagv2.8.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases11,4

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

70Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

76Добрий
Як обчислюється оцінка
49.6/60Зірки — 1 144 зірок
18/25Форки — 147 форків
8/15Спостерігачі — 29 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks147
stars1 144
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges13
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, github.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
32.3/80Щомісячні завантаження — 262 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesautopwn-suite
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads262
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

68Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 71% комітів
10.8/13.5Широта контриб’юторів — 8 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,706

Реактивність на issue та PR

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.8/30Прийняття PR — злито 34/38 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs34
open_issues0
closed_issues33
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d14
prs_decided_30d14
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

59Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
15.7/25Охоплення власника — 150 підписників у GamehunterKaan
21.6/25Послужний список — 20 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers150
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginGamehunterKaan
public_repos20
account_age_days2 291
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 дн. тому
20/20Історія версій — 24 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesautopwn-suite
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 16 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscybersecurity, exploitation, nmap, pentesting, python, python3, scanners, vulnerability-scanners, scanner, scanning, penetration-testing, hacking, hacking-tools, infosec, security, security-tools, cyber-security, cybersecurity-tools
has_wikiні
homepagehttps://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
docs_sitehttps://kaangultekin.net/projects/autopwn-suite/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

97Винятковий · 16% загального індексу

Стан безпеки

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Gold
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6.8/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate9,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages24
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:autopwn-suite@2.8.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 24 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 95 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,969
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12 075

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

69Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — eslint.config.mjs, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 83 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 2 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,83
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.2/55Керовані розміри файлів — 5/155 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes134 548
source_files_sampled155
oversized_source_files5

Ключові факти

1 144зірок GitHub
8контриб'юторів
429комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
41релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 147 ⇿
0Зірки
147Форки
36Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0255075100125150144122022-062024-082026-10
Мажорні 1Мінорні 8Патчі 26

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 9.6 / 10
9.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-25 01:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-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-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
10CII-Best-Practicesbadge detected: Gold
10Code-Reviewall changesets reviewed
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
9Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 8 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPIrich*pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4*pyproject.toml
PyPIdistro*pyproject.toml
PyPIurllib3^2.8.0pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPIflask^3.1.3pyproject.toml
PyPIflask-cors^6.0.2pyproject.toml
PyPIwerkzeug^3.1.9pyproject.toml
Усі залежності 62

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 19 прямих і 43 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeautifulsoup4—пряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4пряма
PyPIcryptography—пряма
PyPIcryptography50.0.2пряма
PyPIdistro—пряма
PyPIdistro1.9.0пряма
PyPIflask—пряма
PyPIflask3.1.3пряма
PyPIflask-cors—пряма
PyPIflask-cors6.0.2пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPIrich—пряма
PyPIrich14.0.0пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPIurllib3—пряма
PyPIurllib32.8.0пряма
PyPIwerkzeug—пряма
PyPIwerkzeug3.1.9пряма
PyPIaltgraph0.17.5непряма
PyPIbandit1.9.4непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbuild1.6.1непряма
PyPIcertifi2026.10.19непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick8.3.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.6.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPImacholib1.16.4непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpefile2024.8.26непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpoetry-core2.5.0непряма
PyPIpycparser3.11непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyinstaller6.22.3непряма
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.8непряма
PyPIpyproject-hooks1.3.3непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.14.1непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIruff0.17.1непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsetuptools84.1.0непряма
PyPIsoupsieve2.9непряма
PyPIstevedore5.9.1непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItyping-extensions4.13.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:autopwn-suite@2.8.1 тягне 24 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з GamehunterKaan/AutoPWN-Suite. Читати поруч →

98prowler-cloud/prowlerThis repo hosts Prowler OSS (CLI and Local Server). Prowler is the world’s most widely used open-source cloud security platform that automates security and compliance across any cloud environment for Humans and AI Agents.Винятковий98panther-labs/panther-analysisBuilt-in Panther detection rules and policiesВинятковий97CrowdStrike/falconpyThe CrowdStrike Falcon SDK for PythonВинятковий100google/osv-scannerVulnerability scanner written in Go which uses the data provided by https://osv.devВинятковий100trufflesecurity/trufflehogFind, verify, and analyze leaked credentialsВинятковий99aquasecurity/trivyFind vulnerabilities, misconfigurations, secrets, SBOM in containers, Kubernetes, code repositories, clouds and moreВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.