Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 17:25 UTC

DeepRank / deeprank

This repository has been integrated in https://github.com/DeepRank/deeprank2

PythonApache-2.0★ 147 зірок⑂ 24 форкиз вер. 2017 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#3d-cnn#protein-protein-interaction#docking#pytorch

DeepRank/deeprank має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Engineering Quality (63/100), найнижчий — Vitality (18/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 50 калібровано до 50 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DeepRankОрганізація
25 підписників19 публічних репозиторіївз серп. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdeeprank0.2.1-31625 днів томуdeeprank

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

18Критичний · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 961 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push961
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 3 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 1 625 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~336,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count3
latest_release_tag0.2.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 625
mean_days_between_releases336,9
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?

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

51Помірний
Як обчислюється оцінка
35.1/60Зірки — 147 зірок
11.3/25Форки — 24 форків
4.3/15Спостерігачі — 7 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks24
stars147
watchers7
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 51% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 11 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,509

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
23.4/42Вирішення issue — закрито 56% issue
24.8/30Прийняття PR — злито 77/93 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs77
open_issues74
closed_issues93
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,557
closed_unmerged_prs16
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

77Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
10.2/25Охоплення власника — 25 підписників у DeepRank
21.5/25Послужний список — 19 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers25
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginDeepRank
public_repos19
account_age_days3 245
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

61Помірний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 625 дн. тому
12/20Історія версій — 3 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdeeprank
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1 625

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

63Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics3d-cnn, protein-protein-interaction, docking, pytorch
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
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

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 13 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
0/7.5Maintained — project is archived
0/5Packaging — немає даних
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. 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.

43Слабкий · 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)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.2/55Керовані розміри файлів — 1/71 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes65 138
source_files_sampled71
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 — example
Використані вхідні дані
example_dirsexample
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

147зірок GitHub
11контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
961днів від останнього пушу
3релізів
1бас-фактор
74відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

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 · 2026-07-17 17:25 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
0CI-Tests0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 7/8 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
н/дPackagingpackaging workflow not 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 11

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 11 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfreesasa2.1.0непряма
PyPIh5py—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImpi4py—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpdb2sql—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorchsummary—непряма
PyPItqdm—непряма
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 DeepRank/deeprank. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100Project-MONAI/MONAIAI Toolkit for Healthcare ImagingВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий

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 v0.12.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.