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

CompOmics / ms2rescore

Modular and user-friendly platform for AI-assisted rescoring of peptide identifications

PythonApache-2.0★ 66 зірок⑂ 23 форкиз серп. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#proteomics#ms2pip#percolator#deeplc#peptide-identification

CompOmics/ms2rescore має індекс здоров’я 84 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — Security (51/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

84
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»).

84
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 71 калібровано до 84 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
PyPIms2rescore4.0.221 802466 днів томуms2rescorems2pipdeeplcproteomicsmass-spectrometrypeptide-identificationrescoringmachine-learning

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
14.5/36Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 215 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year215
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year21

Дисципліна релізів

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 44 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~79,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count44
latest_release_tagv4.0.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases79,9

Спільнота та впровадження

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

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
29.4/60Зірки — 66 зірок
11.2/25Форки — 23 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks23
stars66
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadgen.net, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.8/80Щомісячні завантаження — 21 802 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesms2rescore
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads21 802
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?

72Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 49% комітів
9.5/13.5Широта контриб’юторів — 7 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled7
top_contributor_share0,491

Реактивність на issue та PR

71Добрий
Як обчислюється оцінка
36.6/42Вирішення issue — закрито 87% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 112/133 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs112
open_issues16
closed_issues109
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,872
closed_unmerged_prs21
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 6 дн. тому
20/20Історія версій — 46 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesms2rescore
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish6

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://ms2rescore.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsproteomics, ms2pip, percolator, deeplc, peptide-identification
has_wikiні
homepagehttps://ms2rescore.readthedocs.io
docs_sitehttps://ms2rescore.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?

51Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2/2.5CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
9.4/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: lightning 2.6.6 (high 7.8)
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages90
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:ms2rescore@4.0.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 90 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.

52Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
34.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 64 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 1/49 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes116 571
source_files_sampled49
oversized_source_files1

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

66зірок GitHub
7контриб'юторів
215комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
44релізів
2бас-фактор
16відкритих 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 ★ / 23 ⇿
0Зірки
23Форки
43Релізи

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.

048121620242312019-082023-022026-07
Мажорні 3Мінорні 3Патчі 14

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3сукупно

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 05:59 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
8CI-Tests4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/8 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 18
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcascade-config>=0.4.0pyproject.toml
PyPIclick>=7pyproject.toml
PyPIcustomtkinter>=5,<6pyproject.toml
PyPIdeeplc>=4.0.0pyproject.toml
PyPIim2deep>=2.0.1pyproject.toml
PyPIjinja2>=3pyproject.toml
PyPIlxml>=4.5pyproject.toml
PyPIms2pip>=4.2.0pyproject.toml
PyPIms2rescore_rs>=0.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25,<3.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1pyproject.toml
PyPIplotly>=5pyproject.toml
PyPIpsm_utils>=1.1pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14pyproject.toml
PyPIpyteomics>=4.7.2pyproject.toml
PyPIrich>=12pyproject.toml
PyPIristretto-ms>=0.3.0pyproject.toml
Усі залежності 210

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 19 прямих і 191 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcascade-config0.4.0пряма
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIcustomtkinter5.2.2пряма
PyPIdeeplc4.0.0пряма
PyPIim2deep2.0.2пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIlxml6.1.1пряма
PyPIms2pip4.2.0пряма
PyPIms2rescore-rs0.5.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.1пряма
PyPIpackaging26.2пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIplotly6.9.0пряма
PyPIpsm-utils1.5.5пряма
PyPIpyarrow25.0.0пряма
PyPIpyteomics4.7.5пряма
PyPIrich14.3.4пряма
PyPIristretto-ms0.3.0пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIaltgraph0.17.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcbor26.1.3непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.0непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdarkdetect0.8.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.32.0непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlightning2.6.5непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPImacholib1.16.4непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPIms2rescore4.0.2непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImumble0.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx0.9.8непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
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
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpefile2024.8.26непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpsims1.3.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyinstaller6.21.0непряма
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.6непряма
PyPIpyopenms3.5.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.0непряма
PyPIrustyms0.10.0непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsemver3.0.4непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-argparse0.6.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-inline-tabs2025.12.21.14непряма
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
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItorchvision0.28.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.69.1непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.0непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxgboost2.1.4непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:ms2rescore@4.0.2 тягне 90 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
lightning2.6.6непрямависока12022.6.15

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/ms2rescore. Читати поруч →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100huggingface/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. Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100onnx/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.