Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 05:59 UTC

CompOmics / ms2pip

MS²PIP: Fast and accurate peptide spectrum prediction for multiple fragmentation methods, instruments, and labeling techniques.

HTML · Jupyter NotebookApache-2.0★ 50 зірок⑂ 19 форківз бер. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#machine-learning#mass-spectrometry#peptide-identification#proteomics#spectrum-prediction#peptide-spectrum

CompOmics/ms2pip має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (86/100), найнижчий — AI Readiness (50/100). Останнє оновлення було 62 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
загалом / 100
Добрий

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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Computational Omics and Systems Biology GroupОрганізація
132 підписники117 публічних репозиторіївз бер. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIms2pip4.2.023 7033862 дні томуms2pipproteomicspeptide-fragmentationpeak-intensity-predictionspectrum-predictionmachine-learningspectral-libraryfasta2speclib

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

65Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

53Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 62 дн. тому
8.3/36Ритм комітів — 12/52 тижнів із комітами
17/18Обсяг комітів — 78 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year78
human_commit_share1
days_since_last_push62
active_weeks_last_year12

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 26 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 62 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~139,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count26
latest_release_tagv4.2.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release62
mean_days_between_releases139,8
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?

54Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
27.4/60Зірки — 50 зірок
10.5/25Форки — 19 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks19
stars50
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
58.3/80Щомісячні завантаження — 23 703 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesms2pip
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23 703
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?

68Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 68% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 11 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,682

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
40/42Вирішення issue — закрито 95% issue
23.6/30Прийняття PR — злито 144/183 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs144
open_issues4
closed_issues82
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,953
closed_unmerged_prs39
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

70Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.3/25Охоплення власника — 132 підписників у CompOmics
25/25Послужний список — 117 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers132
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginCompOmics
public_repos117
account_age_days4 191

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 62 дн. тому
20/20Історія версій — 38 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesms2pip
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish62

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-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_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://ms2pip.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmachine-learning, mass-spectrometry, peptide-identification, proteomics, spectrum-prediction, peptide-spectrum
has_wikiні
homepagehttps://ms2pip.readthedocs.io
docs_sitehttps://ms2pip.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?

64Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 — 19 commit(s) and 4 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
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
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_packages29
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:ms2pip@4.2.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 29 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.

50Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
31.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 59 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,59
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — HTML без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/25 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageHTML
largest_source_bytes28 997
source_files_sampled25
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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

50зірок GitHub
11контриб'юторів
78комітів за останні 12 місяців
62днів від останнього пушу
26релізів
1бас-фактор
4відкритих 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 ★ / 19 ⇿
0Зірки
19Форки
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.

051015201942017-032021-052025-06
Мажорні 1Мінорні 10Патчі 7

Кожна точка охоплює 8 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 · 2026-09-14 05:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
1Code-ReviewFound 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained19 commit(s) and 4 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
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.25,<3pyproject.toml
PyPIpandas>=1,<3pyproject.toml
PyPIpyteomics>=3.5,<5pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=1.4,<3pyproject.toml
PyPIclick>=7,<9pyproject.toml
PyPIxgboost>=1.3,<3pyproject.toml
PyPIlxml>=4,<7pyproject.toml
PyPIrich>=13,<16pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3pyproject.toml
PyPIwerkzeug>=2,<4pyproject.toml
PyPIpsm_utils>=1.5,<4pyproject.toml
PyPIms2rescore-rs>=0.5.0,<2pyproject.toml
Усі залежності 176

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 161 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIlxml6.1.1пряма
PyPIms2rescore-rs0.5.0пряма
PyPInumpy1.15.4пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpandas0.23.4пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpsm-utils1.5.5пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpyteomics3.5.1пряма
PyPIpyteomics4.7.5пряма
PyPIrich14.3.4пряма
PyPIsqlalchemy2.0.51пряма
PyPIwerkzeug3.1.8пряма
PyPIxgboost2.1.4пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.1непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbiopython1.72непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcommonmark0.9.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.6непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcython0.29.2непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdeeplc4.0.0b1непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastobo0.14.1непряма
PyPIfilelock3.29.7непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIgreenlet3.5.3непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIim2deep2.0.0непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlightning2.6.5непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPIllvmlite0.48.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.0.2непряма
PyPImatplotlib3.11.0непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPInarwhals2.23.0непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInumba0.66.0непряма
PyPInumpydoc1.10.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIonnx2torch1.5.15непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.1.2непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpsims1.3.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIrecommonmark0.7.1непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIruff0.15.21непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIscipy1.1.0непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsemver3.0.4непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIspectrum-utils0.5.0непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-automodapi0.22.0непряма
PyPIsphinx-click6.2.0непряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItables3.4.4непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItorchvision0.28.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.68.4непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPIty0.0.58непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebsockets16.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIyarl1.24.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ms2pip@4.2.0 тягне 29 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 CompOmics/ms2pip. Читати поруч →

100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100huggingface/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. 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.