Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 10:24 UTC

Blueprints-org / blueprints

Blueprints, open source python package for civil engineering calculations.

PythonMIT★ 129 зірок⑂ 36 форківз жовт. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#civil-engineering#concrete#digital-engineering#eurocode#python#steel

Blueprints-org/blueprints має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (60/100). Останнє оновлення було 10 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

90
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»).

90
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BlueprintsОрганізація
32 підписники1 публічний репозиторійз лип. 2023 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIblue-prints0.7.26 8762861 день томуcivil-engineeringeurocodeseuropean-building-codesmaterial-propertiesstructural-analysisstructural-engineering

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

92Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 10 дн. тому
30.5/36Ритм комітів — 44/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 436 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 436
human_commit_share0,9
days_since_last_push10
active_weeks_last_year44

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 26 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 61 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~42 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count26
latest_release_tagv0.7.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release61
mean_days_between_releases42
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?

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
34.2/60Зірки — 129 зірок
12.9/25Форки — 36 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks36
stars129
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

72Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
51.2/80Щомісячні завантаження — 6 876 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesblue-prints
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6 876
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?

69Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 39% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 28 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled28
top_contributor_share0,39

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
35.4/42Вирішення issue — закрито 84% issue
27.7/30Прийняття PR — злито 627/680 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs627
open_issues71
closed_issues380
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,843
closed_unmerged_prs53
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

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
10.9/25Охоплення власника — 32 підписників у Blueprints-org
8.6/25Послужний список — 1 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers32
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginBlueprints-org
public_repos1
account_age_days1 179

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 61 дн. тому
20/20Історія версій — 28 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesblue-prints
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish61

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 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_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://blueprints.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscivil-engineering, concrete, digital-engineering, eurocode, python, steel
has_wikiтак
homepagehttps://blueprints.readthedocs.io
docs_sitehttps://blueprints.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?

60Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
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 — 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
0/7.5Code-Review — Found 0/4 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
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 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
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 86 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages54
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:blue-prints@0.7.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 54 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.

69Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
33.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 56 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,622
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .ruff.toml
11/11Статична перевірка типів — blueprints/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 10 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsblueprints/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (blueprints/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/1 331 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes49 137
source_files_sampled1 331
oversized_source_files0

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

129зірок GitHub
28контриб'юторів
1 436комітів за останні 12 місяців
10днів від останнього пушу
26релізів
2бас-фактор
71відкритих 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 ★ / 36 ⇿
0Зірки
36Форки
23Релізи

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.

01325383632024-052025-072026-09
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 16

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-10-14 10:23 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-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
0Code-ReviewFound 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities86 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImatplotlib>=3.10.8pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.5pyproject.toml
PyPIsectionproperties>=3.10.0pyproject.toml
PyPIshapely>=2.1.2pyproject.toml
PyPIgoogletrans>=4.0.2pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.2.0pyproject.toml
PyPIlatex2mathml>=3.78.1pyproject.toml
PyPImathml2omml>=0.0.2pyproject.toml
Усі залежності 160

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 152 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgoogletrans4.0.2пряма
PyPIlatex2mathml3.81.1пряма
PyPImathml2omml0.0.2пряма
PyPImatplotlib3.11.2пряма
PyPInumpy2.5.1пряма
PyPIpython-docx1.2.0пряма
PyPIsectionproperties3.10.2пряма
PyPIshapely2.1.2пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.11.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackrefs5.8непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIblue-prints0.7.2непряма
PyPIbracex2.5.post1непряма
PyPIcertifi2025.4.26непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick8.2.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcytriangle2.0.0непряма
PyPIdebugpy1.8.14непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.3.9непряма
PyPIexecnet2.1.1непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.18.0непряма
PyPIfonttools4.58.2непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.2.0непряма
PyPIgriffe1.7.3непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.3.0непряма
PyPIhpack4.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIicecream2.2.0непряма
PyPIidentify2.6.12непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipykernel6.29.5непряма
PyPIipython9.3.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.24.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIjupytext1.17.2непряма
PyPIkiwisolver1.4.8непряма
PyPIlxml6.0.2непряма
PyPImarkdown3.8непряма
PyPImarkdown-exec1.11.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.1.3непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.2непряма
PyPImkdocs-awesome-nav3.3.0непряма
PyPImkdocs-gen-files0.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.6.0непряма
PyPImkdocs-jupyter0.26.3непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-open-in-new-tab1.0.8непряма
PyPImkdocstrings1.0.0непряма
PyPImkdocstrings-python1.16.12непряма
PyPImore-itertools10.7.0непряма
PyPInatsort8.4.0непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.16.6непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.0.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIproperdocs1.6.7непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic2.11.5непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpygments-ansi-color0.3.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.15непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-describe3.2.0непряма
PyPIpytest-pspec0.0.4непряма
PyPIpytest-raises0.11непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpywin32310непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq26.4.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrequests2.32.4непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py0.25.1непряма
PyPIruff0.16.9непряма
PyPIscipy1.16.3непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.2непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.7непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItermcolor3.2.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItornado6.5.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPIty0.0.84непряма
PyPItyper0.27.2непряма
PyPItypes-shapely2.1.0.20260728непряма
PyPItyping-extensions4.14.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.1непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIurllib32.4.0непряма
PyPIvirtualenv20.31.2непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcmatch10.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:blue-prints@0.7.2 тягне 54 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 Blueprints-org/blueprints. Читати поруч →

100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий

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.