Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-15 12:55 UTC

DeepAgentLabs / agenticlens

An open-source profiler for AI agents that analyzes token usage, cost, latency, and optimization opportunities across LLM workflows.

PythonMIT★ 64 зірки⑂ 47 форківз черв. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗

ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

DeepAgentLabs/agenticlens має індекс здоров’я 84 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — AI Readiness (86/100), найнижчий — Security (59/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

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»).

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)

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

DeepAgentLabsОрганізація

6 підписників10 публічних репозиторіївз черв. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	agenticlens	0.5.0	52 040	9	2 дні тому	agents cost llm observability profiling tokens

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

77Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

62Помірний

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 0 дн. тому
7.6/36	Ритм комітів — 11/52 тижнів із комітами
18/18	Обсяг комітів — 200 комітів за останній рік
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully

Використані вхідні дані

commits_last_year	200
human_commit_share	0,95
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	11

Дисципліна релізів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 8 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27	Ритм релізів — реліз кожні ~9,9 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	8
latest_release_tag	v0.5.0
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	2
mean_days_between_releases	9,9

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?

69Добрий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18	Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5	Кодекс поведінки
0/7.2	Шаблон issue
6.3/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	7
has_contributing	так
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	так
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	так

Впровадження в екосистемі (завантаження)

79Добрий

Як обчислюється оцінка

62.9/80	Щомісячні завантаження — 52 040 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	agenticlens
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	52 040
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?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

51Помірний

Як обчислюється оцінка

25.2/54	Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 42% комітів
6.8/13.5	Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
6/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6

Використані вхідні дані

bus_factor	2
contributors_sampled	5
top_contributor_share	0,423

Реактивність на issue та PR

70Добрий

Як обчислюється оцінка

0/42	Вирішення issue — немає issue або даних
22.5/30	Прийняття PR — злито 36/48 вирішених PR
0/13	Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
9/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6

Використані вхідні дані

merged_prs	36
open_issues	0
closed_issues	0
prs_merged_7d	3
prs_decided_7d	3
prs_merged_30d	3
prs_decided_30d	3
issue_closed_ratio	—
closed_unmerged_prs	12
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

44Слабкий

Як обчислюється оцінка

30/30	Підтримка власника — у власності організації
0/20	Верифікований домен
6.1/25	Охоплення власника — 6 підписників у DeepAgentLabs
8/25	Послужний список — 10 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.

Використані вхідні дані

followers	6
owner_type	Organization
is_verified	ні
owner_login	DeepAgentLabs
public_repos	10
account_age_days	82

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому
20/20	Історія версій — 9 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	agenticlens
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	2

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
16/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	ні

Документація

90Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://deepagentlabs.github.io/agenticlens/
10/10	Опис репозиторію
0/10	Теми
10/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	—
has_wiki	так
homepage	—
docs_site	https://deepagentlabs.github.io/agenticlens/
has_readme	так
has_docs_dir	так
has_description	так

Безпека

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

59Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

49Слабкий

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2/2.5	CI-Tests — 4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5	Code-Review — Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6
1.5/2.5	Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Ліцензія — license file detected
0/7.5	Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
2/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5	Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected

Використані вхідні дані

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	4,9

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

35/35	Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25	Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40	Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації

Використані вхідні дані

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	18
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:agenticlens@0.5.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 18 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.

86Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний

Як обчислюється оцінка

45/45	Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
39.9/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 71 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,747
agent_instruction_files	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	7 637

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний

Як обчислюється оцінка

18/18	Розгортання однією командою — Makefile
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Статична перевірка типів — src/agenticlens/py.typed
10/10	Відтворюване середовище — lockfile
2/10	Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8	Автоматизоване супроводження — 5 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	ні
typed_language	ні
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	ні
has_linter_config	так
typecheck_configs	src/agenticlens/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,05

Читабельність коду для моделей

82Відмінний

Як обчислюється оцінка

27/45	Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/agenticlens/py.typed)
55/55	Керовані розміри файлів — 0/121 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	37 527
source_files_sampled	121
oversized_source_files	0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

0/40	Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20	Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40	Придатні до запуску приклади — examples, notebooks

Використані вхідні дані

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	ні
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

64зірок GitHub

5контриб'юторів

200комітів за останні 12 місяців

0днів від останнього пушу

8релізів

2бас-фактор

0відкритих issue

PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 47 ⇿

0Зірки

47Форки

5Релізи

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.

Мажорні 0Мінорні 3Патчі 2

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10

4.9сукупно

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 · 2026-09-15 12:55 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
8	CI-Tests	4 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6	Code-Review	Found 4/6 approved changesets -- score normalized to 6
6	Contributors	project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4	Security-Policy	security policy file detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7	Vulnerabilities	3 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 7

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	pydantic	`>=2.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.12`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=13.0`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonschema	`>=4.23`	pyproject.toml
PyPI	referencing	`>=0.35`	pyproject.toml
PyPI	agentic-evals	`>=0.1.1,<1`	pyproject.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

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:agenticlens@0.5.0 тягне 18 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.

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.

29.2/60	Зірки — 64 зірок
13.9/25	Форки — 47 форків
0/15	Спостерігачі — 0 спостерігачів

forks	47
stars	64
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи