Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-08 14:10 UTC

AkhilTeja2209 / Proteinspy

Python library and a CLI tool to analyze protein sample files

PythonMIT★ 0 зірок⑂ 0 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

AkhilTeja2209/Proteinspy має індекс здоров’я 57 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (84/100), найнижчий — AI Readiness (40/100). Останнє оновлення було 85 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

57
загалом / 100
Помірний

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»).

57
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 55 калібровано до 57 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

AkhilОсобистий обліковий запис
4 підписники13 публічних репозиторіївз січ. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIproteinspy1.1.5975885 днів томуproteinbioinformaticsstructural-biologypdbcifmmcifcryo-emx-raynmrgemmi

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

65Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 85 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
16.9/18Обсяг комітів — 76 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year76
human_commit_share1
days_since_last_push85
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 9 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 85 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count9
latest_release_tagv1.1.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release85
mean_days_between_releases1,1

Спільнота та впровадження

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

43Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers0
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 (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
39.9/80Щомісячні завантаження — 975 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesproteinspy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads975
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?

43Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Власність та опіка

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
5/25Охоплення власника — 4 підписників у AkhilTeja2209
13.7/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginAkhilTeja2209
public_repos13
account_age_days973
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 85 дн. тому
20/20Історія версій — 8 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesproteinspy
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish85

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — proteinspy_pkg/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
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://akhilteja2209.github.io/Proteinspy/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://akhilteja2209.github.io/Proteinspy/
docs_sitehttps://akhilteja2209.github.io/Proteinspy/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — poetry.lock
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespoetry.lock
manifestsproteinspy_pkg/pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

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_packages6
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:proteinspy@1.1.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 6 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.

40Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
21.8/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 31 з 76 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,408
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — proteinspy_pkg/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 76 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/26 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes15 677
source_files_sampled26
oversized_source_files0

Ключові факти

0зірок GitHub
1контриб'юторів
76комітів за останні 12 місяців
85днів від останнього пушу
9релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • pypi download statistics for 'proteinspy' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for proteinspy carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code 0; Skipping github.com/AkhilTeja2209/Proteinspy: run: internal error: ListCommits:error during graphqlHandler.setup: internal error: githubv4.Query: Something went wrong while executing your query on 2026-09-08T14:10:09Z. Please include `C6EC:1732:16E50AD6:16400429:6AA0173F` when reporting this issue.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIgemmi^0.6.5proteinspy_pkg/pyproject.toml
PyPIrich^13.0proteinspy_pkg/pyproject.toml
PyPIclick^8.1proteinspy_pkg/pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:proteinspy@1.1.5 тягне 6 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 AkhilTeja2209/Proteinspy. Читати поруч →

65PDBeurope/mmcif-validatorReal-time VSCode extension and standalone Python script for validating mmCIF/CIF files against the PDBx/mmCIF dictionary or any CIF dictionary.Добрий57HFooladi/pdbrustA Rust library for parsing PDB (Protein Data Bank) filesПомірний53miguelcsx/molframe:dna: A batteries-included structural bioinformatics engineПомірний87BradyAJohnston/MolecularNodesToolbox for molecular animations in Blender, powered by Geometry Nodes.Відмінний83project-gemmi/gemmimacromolecular crystallography library and utilitiesВідмінний78abhishektiwari/hbatHBAT 2: A Python Package to analyse Hydrogen Bonds and Other Non-covalent Interactions in Macromolecular Structures https://hbat-web.abhishek-tiwari.comДобрий

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.