Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 19:43 UTC

ArturSepp / OptimalPortfolios

Production multi-asset portfolio construction and rolling backtesting in Python

PythonMIT★ 98 зірок⑂ 43 форкиз лип. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#backtesting#backtesting-trading-strategies#cvxpy#optimal-portfolio#portfolio-optimization#asset-allocation#covariance-estimation#factor-models#python#quantitative-finance

ArturSepp/OptimalPortfolios має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — Community & Adoption (61/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

89
загалом / 100
Відмінний

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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Artur SeppОсобистий обліковий запис
314 підписників13 публічних репозиторіївз трав. 2018 р.LGT Private Banking

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIoptimalportfolios7.22.11 9101234 дні томуportfolio-optimizationquantitative-financeasset-allocationrisk-budgetingbacktestingcovariance-estimationlasso-regularizationcvxpy

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
23.5/36Ритм комітів — 34/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 371 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year371
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year34

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 20 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~4,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tagv7.10.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases4,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

61Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

50Помірний
Як обчислюється оцінка
32.2/60Зірки — 98 зірок
13.5/25Форки — 43 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks43
stars98
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
43.8/80Щомісячні завантаження — 1 910 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesoptimalportfolios
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 910
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

26У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,921

Реактивність на issue та PR

78Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26/30Прийняття PR — злито 71/82 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs71
open_issues0
closed_issues36
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d33
prs_decided_30d35
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs11
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

60Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
18/25Охоплення власника — 314 підписників у ArturSepp
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers314
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginArturSepp
public_repos13
account_age_days3 064
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 4 дн. тому
20/20Історія версій — 123 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesoptimalportfolios
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish4

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://optimalportfolios.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbacktesting, backtesting-trading-strategies, cvxpy, optimal-portfolio, portfolio-optimization, asset-allocation, covariance-estimation, factor-models, python, quantitative-finance
has_wikiтак
homepagehttps://optimalportfolios.readthedocs.io
docs_sitehttps://optimalportfolios.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

69Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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
0/7.5Code-Review — Found 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. 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_packages43
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:optimalportfolios@7.22.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 43 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.

77Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md, papers/AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://optimalportfolios.readthedocs.io/llms.txt)
35.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 67 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://optimalportfolios.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,67
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, papers/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes43 485

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 41 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,41
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 2/369 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 761
source_files_sampled369
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

98зірок GitHub
4контриб'юторів
371комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
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 ★ / 43 ⇿
0Зірки
43Форки
30Релізи

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.

010203040504222023-082025-032026-10
Мажорні 1Мінорні 20Патчі 9

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1сукупно

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 · 2026-10-21 19:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 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 0/22 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 11
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPIPillow>=13.0.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIcvxpy>=1.5.2pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.4.post3,!=3.3.0pyproject.toml
PyPIqis>=5.38.1pyproject.toml
Усі залежності 117

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 104 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcvxpy1.9.2пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPIopenpyxl3.1.5пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpillow13.0.0пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIqis5.38.1пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIscs3.2.11пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.10.19непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.0непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcurl-cffi0.16.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.2непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeptry0.25.1непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhtml5lib1.1непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPIlxml6.1.1непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImosek11.2.3непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultitasking0.0.13непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInumba0.67.0непряма
PyPIoptimalportfolios8.0.0rc2непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpeewee4.3.0непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpybloqs1.4.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIquadprog0.1.13непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequirements-parser0.13.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIruff0.16.9непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.1.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstatsmodels0.14.6непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuv0.12.23непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIyfinance1.5.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:optimalportfolios@7.22.1 тягне 43 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 ArturSepp/OptimalPortfolios. Читати поруч →

99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Винятковий99nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий

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.