Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-20 06:31 UTC

BanerjeeLab-repertoire / pycat-napari

Python Condensate Analysis Toolbox (PyCAT) for bio-image analysis, especially biomolecular condensates and fluorescence microscopy images.

PythonВласна ліцензія★ 1 зірка⑂ 2 форкиз трав. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

BanerjeeLab-repertoire/pycat-napari має індекс здоров’я 60 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Vitality (75/100), найнижчий — Community & Adoption (37/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

60
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»).

60
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 57 калібровано до 60 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Condensate Biophysics LabОсобистий обліковий запис
4 підписники8 публічних репозиторіївз квіт. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpycat-napari1.7.52 1336394 дні томуbio-imagecondensatefluorescenceimage-analysismicroscopynaparipycatscientific

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

75Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

73Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 819 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_year819
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 100 тегів версій (без релізів GitHub)
27/36Свіжість релізів — останній реліз 97 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.6.29
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release97
mean_days_between_releases0
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?

37Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars1
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

64Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс 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_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.4/80Щомісячні завантаження — 2 133 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespycat-napari
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 133
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?

50Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

15Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,915

Реактивність на issue та PR

67Добрий
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
30/30Прийняття PR — злито 10/10 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs10
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

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 BanerjeeLab-repertoire
14/25Послужний список — 8 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginBanerjeeLab-repertoire
public_repos8
account_age_days1 296
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 — 639 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespycat-napari
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish4

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

45Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

31У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 24 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Packaging, 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_packages196
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:pycat-napari@1.7.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 196 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.

60Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
39.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 74 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,74
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 78 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,78
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.2/55Керовані розміри файлів — 12/787 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes100 861
source_files_sampled787
oversized_source_files12

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

1зірок GitHub
3контриб'юторів
819комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
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 ★ / 2 ⇿
0Зірки
2Форки
100Релізи

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.

111222212024-122025-102026-09
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 99

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1сукупно

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 · 2026-10-20 06:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
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
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities24 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 29
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIbioio>=3.5,<4pyproject.toml
PyPIbioio-ome-tiff>=1.4,<2pyproject.toml
PyPIbioio-tifffile>=1.3,<2pyproject.toml
PyPIbioio-czi>=3.0,<4pyproject.toml
PyPIbioio-imageio>=1.3,<2pyproject.toml
PyPIcellpose<4pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPInapari>=0.9.1,<0.10pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIqtpy>=2.4pyproject.toml
PyPIPySide6-Essentials>=6.12pyproject.toml
PyPItorch—pyproject.toml
PyPIpywavelets—pyproject.toml
PyPIscikit-image—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIopenpyxl—pyproject.toml
PyPIlargestinteriorrectangle—pyproject.toml
PyPIimaris-ims-file-reader—pyproject.toml
PyPIav—pyproject.toml
PyPIhdf5plugin—pyproject.toml
PyPInumba—pyproject.toml
PyPIseaborn—pyproject.toml
PyPIsimpleitk—pyproject.toml
PyPIzarr>=2.12pyproject.toml
Усі залежності 70

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 29 прямих і 41 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIav—пряма
PyPIbioio—пряма
PyPIbioio-czi—пряма
PyPIbioio-imageio—пряма
PyPIbioio-ome-tiff—пряма
PyPIbioio-tifffile—пряма
PyPIcellpose—пряма
PyPIhdf5plugin—пряма
PyPIimaris-ims-file-reader—пряма
PyPIlargestinteriorrectangle—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInapari—пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopencv-python-headless—пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpyside6-essentials—пряма
PyPIpywavelets—пряма
PyPIqtpy—пряма
PyPIscikit-image—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIsimpleitk—пряма
PyPItorch—пряма
PyPIzarr—пряма
PyPIbioio-bioformats—непряма
PyPIhatchling—непряма
PyPIimageio—непряма
PyPIjupyter-server—непряма
PyPIjupyterlab—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInapari-accelerated-pixel-and-object-classification—непряма
PyPInapari-animation—непряма
PyPInapari-blob-detection—непряма
PyPInapari-brightness-contrast—непряма
PyPInapari-clusters-plotter—непряма
PyPInapari-crop—непряма
PyPInapari-curtain—непряма
PyPInapari-czifile2—непряма
PyPInapari-folder-browser—непряма
PyPInapari-layer-details-display—непряма
PyPInapari-mouse-controls—непряма
PyPInapari-plot-profile—непряма
PyPInapari-plugin-engine—непряма
PyPInapari-plugin-search—непряма
PyPInapari-process-points-and-surfaces—непряма
PyPInapari-pyclesperanto-assistant—непряма
PyPInapari-pystackreg—непряма
PyPInapari-roi—непряма
PyPInapari-segment-blobs-and-things-with-membranes—непряма
PyPInapari-simpleitk-image-processing—непряма
PyPInapari-skimage-regionprops—непряма
PyPInapari-stl-exporter—непряма
PyPInapari-tabu—непряма
PyPInapari-workflow-inspector—непряма
PyPInapari-workflow-optimizer—непряма
PyPInpe2—непряма
PyPIplatymatch—непряма
PyPIpydata-sphinx-theme—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIredlionfish—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIthe-segmentation-game—непряма
PyPIvispy—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pycat-napari@1.7.5 тягне 196 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 BanerjeeLab-repertoire/pycat-napari. Читати поруч →

94cytomining/pycytominerPython package for image-based profilingВинятковий91computational-cell-analytics/micro-samSegment Anything for MicroscopyВідмінний73OpenHCSDev/openhcsTyped, reproducible high-content microscopy workflows across GUI, Python, CellProfiler, Napari/Fiji, GPU, and local MCP agents.Добрий73Dana-Farber-AIOS/pathmlTools for computational pathologyДобрий98InsightSoftwareConsortium/ITKInsight Toolkit (ITK) -- Official Repository. ITK builds on a proven, spatially-oriented architecture for processing, segmentation, and registration of scientific images in two, three, or more dimensions.Винятковий98equinor/ertERT - Ensemble based Reservoir Tool - is designed for running ensembles of dynamical models such as reservoir models, in order to do sensitivity analysis and data assimilation. ERT supports data assimilation using the Ensemble Smoother (ES) and Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation (ES-MDA).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.