Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-15 06:59 UTC

CVHub520 / X-AnyLabeling

X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop application for annotating text, image, video, and multimodal data, combining versatile built-in tools with state-of-the-art AI models and flexible multi-format export.

PythonGPL-3.0★ 10 697 зірок⑂ 1 179 форківз трав. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаДесктопний застосунокІнструмент командного рядкаяк це визначено
#sam#yolo#deep-learning#clip#object-detection#pose-estimation#artificial-intelligence#computer-vision#groundingdino#image-annotation-tool#image-classification#image-labeling-tool#image-matting#instance-segmentation#machine-learning#ocr#onnxruntime#paddlepaddle#rotated-object-detection#vision-language-model

CVHub520/X-AnyLabeling має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — AI Readiness (41/100). 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

CVHubОсобистий обліковий запис
486 підписників14 публічних репозиторіївз вер. 2020 р.DJI

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIx-anylabeling-cvhub4.1.22 623370 днів томуmachine-learningdeep-learningcomputer-visionmulti-modalauto-labelingimage-annotationaillmvlmyolosamclipgrounding-dinox-anylabeling

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
32.5/36Ритм комітів — 47/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 409 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year409
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year47

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 79 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~10,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count79
latest_release_tagv4.1.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases10,3

Спільнота та впровадження

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

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 10 697 зірок
25/25Форки — 1 179 форків
9.7/15Спостерігачі — 56 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 179
stars10 697
watchers56
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 (GPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.6/80Щомісячні завантаження — 2 623 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesx-anylabeling-cvhub
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 623
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?

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

34У зоні ризику
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
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 50 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled50
top_contributor_share0,915

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
41.9/42Вирішення issue — закрито 100% issue
17.4/30Прийняття PR — злито 81/140 вирішених PR
2.6/13Newcomer PR acceptance — злито 1/5 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs81
open_issues4
closed_issues1 280
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,997
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

62Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
19.3/25Охоплення власника — 486 підписників у CVHub520
20.6/25Послужний список — 14 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers486
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginCVHub520
public_repos14
account_age_days2 207
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 37 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesx-anylabeling-cvhub
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
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://xanylabeling.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicssam, yolo, deep-learning, clip, object-detection, pose-estimation, artificial-intelligence, computer-vision, groundingdino, image-annotation-tool, image-classification, image-labeling-tool, image-matting, instance-segmentation, machine-learning, ocr, onnxruntime, paddlepaddle, rotated-object-detection, vision-language-model
has_wikiтак
homepagehttps://xanylabeling.com
docs_sitehttps://xanylabeling.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
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
1.2/2.5CI-Tests — 1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,5

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.

41Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

13Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
13.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 25 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,25
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
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

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
52.6/55Керовані розміри файлів — 24/561 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes5 267 054
source_files_sampled561
oversized_source_files24

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

10 697зірок GitHub
50контриб'юторів
409комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
79релізів
1бас-фактор
4відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:x-anylabeling-cvhub@4.1.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 179 ⇿
0Зірки
1 179Форки
64Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

02004006008001 0001 2001 179132024-012025-062026-10
Мажорні 2Мінорні 6Патчі 43

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-10-15 06:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests1 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 29
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInatsort>=8.1.0pyproject.toml
PyPIpillow>=7.1.2pyproject.toml
PyPIpillow-heif>=0.18.0pyproject.toml
PyPIopencv-contrib-python-headless>=4.7.0.72pyproject.toml
PyPIPyQt6>=6.6.0,<6.10.0pyproject.toml
PyPIPyQt6>=6.6.0pyproject.toml
PyPIPyQt6-WebEngine>=6.6.0,<6.10.0pyproject.toml
PyPIPyQt6-WebEngine>=6.6.0pyproject.toml
PyPIqimage2ndarray>=1.10.0pyproject.toml
PyPIlapx>=0.5.5pyproject.toml
PyPItqdm>=4.64.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.4.1pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIimportlib_metadata—pyproject.toml
PyPIjson_repair—pyproject.toml
PyPIjsonlines—pyproject.toml
PyPImarkdown—pyproject.toml
PyPIopenai—pyproject.toml
PyPIsocksio>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpyclipper—pyproject.toml
PyPIsix—pyproject.toml
PyPIshapely—pyproject.toml
PyPItermcolor—pyproject.toml
PyPItokenizers—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIcryptography>=41pyproject.toml
PyPIdarkdetect>=0.8.0pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
Усі залежності 19

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 6 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcryptography—пряма
PyPIdarkdetect—пряма
PyPIlapx—пряма
PyPInatsort—пряма
PyPIopencv-contrib-python-headless—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpillow-heif—пряма
PyPIpyqt6—пряма
PyPIpyqt6-webengine—пряма
PyPIqimage2ndarray—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIsocksio—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPInumpy—непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIonnxruntime-gpu—непряма
PyPIpyside6—непряма
PyPIsetuptools—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 CVHub520/X-AnyLabeling. Читати поруч →

99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Винятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий97roboflow/rf-detrRF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026] Винятковий97software-mansion/react-native-executorchHigh-performance, privacy-first on-device AI inference library for React Native, powered by PyTorch's ExecuTorch runtimeВинятковий

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.