Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-15 13:33 UTC

DigitalSlideArchive / HistomicsTK

A Python toolkit for pathology image analysis algorithms.

PythonApache-2.0★ 490 зірок⑂ 130 форківз жовт. 2015 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#computer-vision#medical-image-processing#machine-learning#bioimage-informatics#histology#python#digital-slide-archive

DigitalSlideArchive/HistomicsTK має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (64/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

89
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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Digital Slide ArchiveОрганізація
103 підписники38 публічних репозиторіївз серп. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIhistomicstk1.4.023 098354614 днів томуhistomicstk

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

70Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

72Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
12.5/36Ритм комітів — 18/52 тижнів із комітами
13.5/18Обсяг комітів — 31 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year31
human_commit_share0,48
days_since_last_push0
active_weeks_last_year18

Дисципліна релізів

68Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 37 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 614 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~33,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count37
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release614
mean_days_between_releases33,7
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?

70Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

68Добрий
Як обчислюється оцінка
43.6/60Зірки — 490 зірок
17.6/25Форки — 130 форків
7/15Спостерігачі — 19 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks130
stars490
watchers19
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_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
58.2/80Щомісячні завантаження — 23 098 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageshistomicstk
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23 098
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?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

75Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 30% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 29 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled29
top_contributor_share0,305

Реактивність на issue та PR

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.6/42Вирішення issue — закрито 92% issue
27.8/30Прийняття PR — злито 811/876 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs811
open_issues25
closed_issues284
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,919
closed_unmerged_prs65
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.5/25Охоплення власника — 103 підписників у DigitalSlideArchive
23.6/25Послужний список — 38 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers103
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginDigitalSlideArchive
public_repos38
account_age_days4 081

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 614 дн. тому
20/20Історія версій — 354 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageshistomicstk
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish614

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — ruff.toml, tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://digitalslidearchive.github.io/HistomicsTK/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputer-vision, medical-image-processing, machine-learning, bioimage-informatics, histology, python, digital-slide-archive
has_wikiні
homepagehttps://digitalslidearchive.github.io/HistomicsTK/
docs_sitehttps://digitalslidearchive.github.io/HistomicsTK/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

68Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
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
7.5/7.5Maintained — 17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

70Добрий
Як обчислюється оцінка
17.9/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: distributed 2024.10.0 (moderate 6.1)
19/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: diskcache 5.6.3 (moderate)
32.6/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 271 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages129
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 2
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:histomicstk@1.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 129 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.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 47 з 48 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,979
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml, tox.ini
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 52 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,52

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/160 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes37 211
source_files_sampled160
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, 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

490зірок GitHub
29контриб'юторів
31комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
37релізів
3бас-фактор
25відкритих 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 ★ / 130 ⇿
0Зірки
130Форки
35Релізи

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.

025507510012512322016-062021-082026-09
Мажорні 0Мінорні 4Патчі 30

Кожна точка охоплює 10 днів.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8сукупно

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 · 2026-10-15 13:32 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
10CI-Tests30 out of 30 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 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
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
10Maintained17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 21
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIgirder-client—pyproject.toml
PyPInimfa—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIPillow—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIscikit-image—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
PyPIimageio—pyproject.toml
PyPIshapely—pyproject.toml
PyPIsqlalchemy—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIpyvips—pyproject.toml
PyPIdask<2024.11.0pyproject.toml
PyPIdistributed—pyproject.toml
PyPIlarge-image—pyproject.toml
PyPIlarge-image—pyproject.toml
PyPIlarge-image-converter—pyproject.toml
PyPIgirder-slicer-cli-web—pyproject.toml
PyPIctk-cli—pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless—pyproject.toml
Усі залежності 30

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 10 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIctk-cli—пряма
PyPIdask—пряма
PyPIdistributed—пряма
PyPIgirder-client—пряма
PyPIgirder-slicer-cli-web—пряма
PyPIimageio—пряма
PyPIlarge-image—пряма
PyPIlarge-image-converter—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInimfa—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopencv-python-headless—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpyvips—пряма
PyPIscikit-image—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIshapely—пряма
PyPIsqlalchemy—пряма
PyPIcmake—непряма
PyPIcython—непряма
PyPIdocker—непряма
PyPIninja—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIscikit-build—непряма
PyPIscikit-build-core—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPIwheel—непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:histomicstk@1.4.0 тягне 129 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
distributed2024.10.0прямапомірна22026.1.0
diskcache5.6.3непрямапомірна2—

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 DigitalSlideArchive/HistomicsTK. Читати поруч →

99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100huggingface/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. Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий

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.