公开记录
软件健康报告模式 0.15.0 · 指标 2.10.0 · 2026-07-20 06:53 UTC

SAP / generative-ai-toolkit-for-sap-hana-cloud

Generative AI Client for SAP HANA Cloud is an extension of the existing HANA ML Python client library, mainly focusing on GenAI and related use cases. It includes many leading-edge GenAI related open source libraries and provides seamless integration with HANA ML, HANA vector engine, and other SAP GenAI Hub SDK.

Jupyter NotebookApache-2.0★ 25 星标⑂ 10 复刻始于 2024年9月在 GitHub 上查看 ↗
类型库如何判定
#hana-ml#langchain#sap-hana#generative-ai-hub-sdk

SAP/generative-ai-toolkit-for-sap-hana-cloud 的健康指数为 100 分中的 88 分，处于「优秀」区间。 其得分最高的类别是Vitality（91/100），最低的是AI Readiness（57/100）。 最近一次更新在今天。 近期的大部分工作由 1 位贡献者完成。

88
总分 / 100
优秀

软件健康指数

指标归入加权类别，统一采用 1–100 量表。总体分先取类别加权平均，再依据公开记录的分布进行校准，使各等级具有百分位含义；当公开证据触发高风险司法辖区政策时，评级会按政策调整，并设置 34（存在风险）的上限。

88
卓越93-100公开记录中的最高层级（约前 5%）；基本满足所有检验标准
优秀80-92各方面均表现强劲；仅有少量不足
良好65-79健康；不足之处有限且可控
中等50-64可接受，但存在明显不足；建议进行审查
薄弱35-49多个领域存在实质性薄弱环节
存在风险20-34存在重大薄弱环节；采用时应保持审慎
危急1-19问题严重（项目被弃置、仅有单一维护者、缺乏基本工程规范）
活力社区与采用可持续性与治理工程质量安全AI 就绪度

评分画像

每条轴代表一个类别。形状比平均值更重要——健康的对象会填满整个图形，而“一峰一谷”式画像意味着某一维度的优势正掩盖另一维度的风险。

加权总体分 74 经校准后在公布的指数量表上为 88（记录校准 2026-08-02）。

所有权

SAP组织
4,349 关注者270 个公开仓库始于 2012年10月

该仓库由组织支持——共同承担、可问责的托管责任，可延续于任何单一维护者之后。

软件包生态系统

注册表软件包版本月下载量版本数最近发布标签
PyPIhana_ai1.1.260720004,288510 天前generativeaitoolkitsaphanacloud

按类别列示的指标

活力

项目是否仍有生命——是否仍在编写代码，是否仍在发布版本？

91优秀 · 占总体的 21%

开发活跃度

85优秀
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 0 天前
20.8/36提交节奏 — 52 周中有 30 周有提交
18/18提交量 — 最近一年 246 次提交
10/10OpenSSF Scorecard：Maintained — 25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year246
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30

发布纪律

100卓越
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 50 个发布版本
36/36发布时效 — 最近一次发布版本于 0 天前
27/27发布节奏 — 约每 13.7 天发布一次
0/10OpenSSF Scorecard：Signed-Releases — 无数据
所用输入
releases_count50
latest_release_tagv1.1.26072000
releases_from_tags否
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases13.7
已排除计分（无数据或不适用）：OpenSSF Scorecard：Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。

社区与采用

项目是否拥有用户、下载量与关注度，并具备欢迎贡献者参与的配置？

58中等 · 占总体的 17%

流行度与采用

32存在风险
评分方式
22.4/60星标 — 25 个星标
8/25复刻 — 10 个复刻
1.7/15关注者 — 3 位关注者
所用输入
forks10
stars25
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

85优秀
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证 — 可识别的许可证（Apache-2.0）
18/18CONTRIBUTING 指南
13.5/13.5行为准则
0/7.2议题模板
0/6.3PR 模板
所用输入
has_readme是
has_license是
readme_badges—
has_contributing是
has_issue_template否
has_code_of_conduct是
readme_badge_services—
has_pull_request_template否

生态采用（下载量）

60中等
评分方式
48.4/80月度下载量 — pypi 合计每月 4,288 次下载
0/20注册表被依赖数 — 该生态系统不报告此项
所用输入
packageshana_ai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4,288
unverified_packages_excluded—
已排除计分（无数据或不适用）：注册表被依赖数。 其余权重已重新归一化。

可持续性与治理

项目能否在其成员之外延续——巴士系数、响应能力、由谁支持，以及软件包的维护状况？

69良好 · 占总体的 23%

维护者韧性（巴士系数）

21存在风险
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
1.6/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 93% 的提交
10.8/13.5贡献者广度 — 8 位贡献者
0/10OpenSSF Scorecard：Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0.928

议题与 PR 响应能力

70良好
评分方式
21/42议题解决 — 50% 的议题已关闭
29.2/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 138/142 已合并
0/13Newcomer PR acceptance — 30 天内没有首次贡献者的 PR 得到裁决
10.5/15OpenSSF Scorecard：Code-Review — Found 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
所用输入
merged_prs138
open_issues2
closed_issues2
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0.5
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
已排除计分（无数据或不适用）：Newcomer PR acceptance。 其余权重已重新归一化。

所有权与托管责任

100卓越
评分方式
30/30所有权背书 — 组织持有
0/20已验证域名 — 未读取该组织的域名验证状态
25/25所有者影响力 — SAP 有 4,349 位关注者
25/25既往记录 — 270 个公开仓库，账户约 13 年
所用输入
followers4,349
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginSAP
public_repos270
account_age_days5,030
已排除计分（无数据或不适用）：已验证域名。 其余权重已重新归一化。

软件包维护

100卓越
评分方式
25/25已发布且可解析 — pypi 上有 1 个软件包
35/35发布时效 — 最近一次发布于 0 天前
20/20版本历史 — 51 个已发布版本
20/20未被弃用 — 活跃，未被弃用或撤回
所用输入
packageshana_ai
ecosystemspypi
any_deprecated否
min_days_since_publish0

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位？

75良好 · 占总体的 19%

工程实践

68良好
评分方式
24/24CI 工作流 — 2 个工作流
24/24存在测试
0/16Linter 配置
0/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard：CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig否
has_linter_config否
has_precommit_config否

文档

85优秀
评分方式
30/30README
25/25文档目录
0/15文档 / 主页站点
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 4 个主题标签
10/10Wiki
所用输入
topicshana-ml, langchain, sap-hana, generative-ai-hub-sdk
has_wiki是
homepage—
docs_site—
has_readme是
has_docs_dir是
has_description是

安全

可见的安全与供应链实践是否稳固，且不存在未解决的高风险司法辖区暴露？

79良好 · 占总体的 16%

安全态势

79良好
评分方式
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — 无数据
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5许可证 — license file detected
7.5/7.5Maintained — 25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — 无数据
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7.9
已排除计分（无数据或不适用）：Branch-Protection, Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。

AI 就绪度

该仓库在多大程度上具备与 AI 编码代理协同开发与维护的条件？权重刻意设小（4%）：代理工具链是一项真实的维护信号，但完全不具备的仓库仍可达到 100/100。

57中等 · 占总体的 4%

AI 代理上下文与指引

1危急
评分方式
0/45代理指令 — 没有 CLAUDE.md / AGENTS.md / 编辑器规则
0/15机器可读文档（llms.txt）
0/40可读的提交历史 — 无数据
所用输入
has_llms_txt否
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
已排除计分（无数据或不适用）：可读的提交历史。 其余权重已重新归一化。

验证循环（构建 / 测试 / 类型检查）

74良好
评分方式
18/18一条命令的引导启动 — Makefile
22/22自动化测试
0/11Lint / 格式化配置
11/11静态类型检查 — nutest/testscripts/bas/tsconfig.json
10/10可复现环境 — lockfile
0/10已体现的代理实践 — 无数据
0/8自动化维护 — 无数据
0/10OpenSSF Scorecard：Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
所用输入
has_nix否
has_tests是
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfile否
typed_language否
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainer否
has_linter_config否
typecheck_configsnutest/testscripts/bas/tsconfig.json
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
已排除计分（无数据或不适用）：已体现的代理实践, 自动化维护。 其余权重已重新归一化。

面向模型的代码可读性

82优秀
评分方式
27/45可类型检查的代码 — Jupyter Notebook，已配置类型检查（nutest/testscripts/bas/tsconfig.json）
54.6/55可控的文件大小 — 采样的 123 个源文件中有 1 个超过 60KB
所用输入
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes110,800
source_files_sampled123
oversized_source_files1

机器可读接口

100卓越
评分方式
0/40API 模式（OpenAPI/GraphQL/proto） — 不适用于此类软件
20/20MCP 服务器
40/40可运行示例 — examples, notebooks
所用输入
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signal是
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
已排除计分（无数据或不适用）：API 模式（OpenAPI/GraphQL/proto）。 其余权重已重新归一化。

关键数据

25GitHub 星标
8贡献者
246最近 12 个月提交数
0距最近推送天数
50发布版本数
1巴士系数（bus factor）
2开放议题
PyPI软件包生态系统数

更多细节

OpenSSF Scorecard 7.9 / 10
7.9综合

来自开源项目 OpenSSF Scorecard 的独立、工具无关的安全评估。每项检查奖励的是安全实践本身，而非特定供应商的工具。Scorecard 无法判定的检查项标记为 不适用，并从安全评分中剔除（绝不按零分计）。Scorecard v5.5.0 · 2026-07-20 06:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
不适用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-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
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
10Maintained25 commit(s) and 0 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
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
不适用Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
全部依赖 13

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合：0 个直接依赖与 13 个间接（传递）软件包。仓库提交锁文件时，传递闭包才是完整的。

注册表软件包版本关系
npm@types/node22.13.14间接
npmtypescript5.8.2间接
npmundici-types6.20.0间接
PyPIfastmcp—间接
PyPIhana-ml—间接
PyPIlangchain-community—间接
PyPIlangchain-hana—间接
PyPIlangchain-text-splitters—间接
PyPInumpy—间接
PyPIpandas—间接
PyPIpydantic—间接
PyPIsap-ai-sdk-gen—间接
PyPIsetuptools—间接
原始 JSON 报告 机器可读

反馈

发现这份报告有不准确之处，或有想法要分享？错误的测量、未识别的工具、建议、疑问——都欢迎提出。每条消息都会被阅读并得到回复。

登录过程中消息不会丢失。

相关记录

与 SAP/generative-ai-toolkit-for-sap-hana-cloud 共享目录标签或生态系统的已检测仓库。 并排阅读 →

98novuhq/novuThe open-source communication infrastructure for agents and products卓越99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.卓越98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.卓越98bytedance/deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.卓越96CopilotKit/CopilotKitThe Frontend Stack for Agents & Generative UI. React, Angular, Mobile, Slack, and more. Makers of the AG-UI Protocol卓越94plastic-labs/honcho Memory library for building stateful agents卓越

评分是信号，而非担保。 评分反映的是 GitHub 上公开可见的实践——不是代码审计，也不是安全保证。

缺失数据将被剔除并重新归一化权重，绝不按零分计。方法论已版本化并公开：指标 v2.10.0、模式 v0.15.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

单项结果在整体记录中的位置： 汇总统计 — PyPI.