Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 19:40 UTC

CharithManaujayaMUTEC / AutoMR-Framework

AutoMR-Framework

PythonЛіцензію не виявлено★ 0 зірок⑂ 0 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

CharithManaujayaMUTEC/AutoMR-Framework має індекс здоров’я 28 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Sustainability & Governance (57/100), найнижчий — Security (1/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

28
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

28
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 34 калібровано до 28 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

G.C.M. PereraОсобистий обліковий запис
4 підписники25 публічних репозиторіївз груд. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIautomr1.2.0585363 дні томуmetamorphic-testingmachine-learningdeep-learningartificial-intelligenceai-testingmodel-validationrobustness-testingautonomous-drivingcomputer-visionregressionimage-processingsoftware-testingparallel-computinghigh-performance-computingbatch-inferenceprediction-cachingepsilon-sensitivityparameter-range-testingfailure-analysisplugin-architecturetransformation-registrymetamorphic-relationsreliability-testingverificationvalidation

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

42Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

70Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 342 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year342
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36Свіжість релізів — релізів немає
0/27Ритм релізів — релізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count0

Спільнота та впровадження

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

21У зоні ризику · 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

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
0/22.5Ліцензія — файлу ліцензії не виявлено
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseні
readme_badges8
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
36.9/80Щомісячні завантаження — 585 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesautomr
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads585
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?

57Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

14Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,965

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
25/30Прийняття PR — злито 5/6 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs5
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

43Слабкий
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 CharithManaujayaMUTEC
19.7/25Послужний список — 25 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers4
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginCharithManaujayaMUTEC
public_repos25
account_age_days1 711
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 3 дн. тому
20/20Історія версій — 36 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesautomr
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

37Слабкий · 19% загального індексу

Інженерні практики

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
0/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsні
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/CharithManaujayaMUTEC/AutoMR-Framework/wiki
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://github.com/CharithManaujayaMUTEC/AutoMR-Framework/wiki
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

1Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

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.

24У зоні ризику · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 1 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,01
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
0/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
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
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsні
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
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 — 0/120 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes52 235
source_files_sampled120
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
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

0зірок GitHub
2контриб'юторів
342комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
0релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 31
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.26.4,<2.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.2pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.1pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.10.0pyproject.toml
PyPIPillow>=10.4.0pyproject.toml
PyPIscikit-image>=0.24.0pyproject.toml
PyPIimageio>=2.37.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2pyproject.toml
PyPItensorflow>=2.19.0pyproject.toml
PyPItensorboard>=2.19.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.7.0pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.22.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.0pyproject.toml
PyPIxgboost>=2.1.0pyproject.toml
PyPIonnx>=1.18.0pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.22.0pyproject.toml
PyPIkornia>=0.7.3pyproject.toml
PyPInoise>=1.2.2pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.1pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.2pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12.2pyproject.toml
PyPIaddict>=2.4.0pyproject.toml
PyPIpathspec>=0.12.1pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.2pyproject.toml
PyPIpsutil>=6.1.1pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.4.2pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4.2pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.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

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 CharithManaujayaMUTEC/AutoMR-Framework. Читати поруч →

92albumentations-team/AlbumentationsXNext-generation Albumentations: dual-licensed for open-source and commercial useВідмінний97kornia/kornia🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AIВинятковий98voxel51/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 toolsВинятковий96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий

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.