Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-13 07:49 UTC

EverMind-AI / EverAlgo

EverAlgo is the algorithm library behind EverMind's memory system — stateless, storage-free, focused on extraction and ranking only. Orchestration, persistence, and routing live upstream in evermem.

PythonApache-2.0★ 29 зірок⑂ 8 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

EverMind-AI/EverAlgo має індекс здоров’я 62 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — AI Readiness (73/100), найнижчий — Sustainability & Governance (41/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

62
загалом / 100
Помірний

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»).

62
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 58 калібровано до 62 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

EverMindОрганізація
649 підписників18 публічних репозиторіївз серп. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIeveralgo-core0.5.122 646927 днів томуalgorithmeveralgollmmemory
PyPIeveralgo-rank0.4.122 0698111 днів томуeveralgollmmemoryrankingrerankingretrieval
PyPIeveralgo-parser0.2.121 9705120 днів томуeveralgollmmultimodalparsing
PyPIeveralgo-boundary0.3.022 354655 днів томуboundary-detectioneveralgollmmemorysegmentation
PyPIeveralgo-knowledge0.2.122 427527 днів томуeveralgoknowledge-extractionllmmemory
PyPIeveralgo-clustering0.2.121 9984120 днів томуclusteringembeddingseveralgollmmemory
PyPIeveralgo-user-memory0.7.022 7862054 дні томуeveralgoextractionllmmemoryprofile
PyPIeveralgo-agent-memory0.5.122 493827 днів томуagent-memorycaseeveralgollmskill

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

72Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

75Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 211 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year211
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

67Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 1 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 132 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — ритм невідомий (єдиний реліз)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count1
latest_release_tagbenchmarks/v93.05
releases_from_tagsні
days_since_latest_release132
mean_days_between_releases—

Спільнота та впровадження

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

64Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
23.5/60Зірки — 29 зірок
7/25Форки — 8 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks8
stars29
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
70/80Щомісячні завантаження — 178 743 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageseveralgo-core, everalgo-rank, everalgo-parser, everalgo-boundary, everalgo-knowledge, everalgo-clustering, everalgo-user-memory, everalgo-agent-memory
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads178 743
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?

41Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

19Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 93% комітів
8.1/13.5Широта контриб’юторів — 6 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,933

Реактивність на issue та PR

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — закрито 0% issue
0/30Прийняття PR — злито 0/3 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs0
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs3
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

62Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
20.2/25Охоплення власника — 649 підписників у EverMind-AI
11.6/25Послужний список — 18 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers649
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginEverMind-AI
public_repos18
account_age_days410

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 8 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 27 дн. тому
20/20Історія версій — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageseveralgo-core, everalgo-rank, everalgo-parser, everalgo-boundary, everalgo-knowledge, everalgo-clustering, everalgo-user-memory, everalgo-agent-memory
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish27

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

69Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

62Помірний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/EverMind-AI/EverAlgo/tree/main/packages/everalgo-core
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepage—
docs_sitehttps://github.com/EverMind-AI/EverAlgo/tree/main/packages/everalgo-core
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
0/5SAST — no SAST tool detected
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — немає даних
0/7.5Vulnerabilities — 60 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. 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_packages20
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:everalgo-core@0.5.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 20 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.

73Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

72Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
27.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 51 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,51
agent_instruction_files.cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes26 561

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — packages/everalgo-agent-memory/src/everalgo/agent_memory/py.typed, packages/everalgo-boundary/src/everalgo/boundary/py.typed, packages/everalgo-clustering/src/everalgo/clustering/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/llm/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/testing/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/types/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/utils/py.typed, packages/everalgo-knowledge/src/everalgo/knowledge/py.typed, packages/everalgo-parser/src/everalgo/parser/py.typed, packages/everalgo-rank/src/everalgo/rank/py.typed, packages/everalgo-user-memory/src/everalgo/user_memory/py.typed
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 — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspackages/everalgo-agent-memory/src/everalgo/agent_memory/py.typed, packages/everalgo-boundary/src/everalgo/boundary/py.typed, packages/everalgo-clustering/src/everalgo/clustering/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/llm/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/testing/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/types/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/utils/py.typed, packages/everalgo-knowledge/src/everalgo/knowledge/py.typed, packages/everalgo-parser/src/everalgo/parser/py.typed, packages/everalgo-rank/src/everalgo/rank/py.typed, packages/everalgo-user-memory/src/everalgo/user_memory/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (packages/everalgo-agent-memory/src/everalgo/agent_memory/py.typed, packages/everalgo-boundary/src/everalgo/boundary/py.typed, packages/everalgo-clustering/src/everalgo/clustering/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/llm/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/testing/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/types/py.typed, packages/everalgo-core/src/everalgo/utils/py.typed, packages/everalgo-knowledge/src/everalgo/knowledge/py.typed, packages/everalgo-parser/src/everalgo/parser/py.typed, packages/everalgo-rank/src/everalgo/rank/py.typed, packages/everalgo-user-memory/src/everalgo/user_memory/py.typed)
54.4/55Керовані розміри файлів — 4/374 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes134 560
source_files_sampled374
oversized_source_files4

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

29зірок GitHub
6контриб'юторів
211комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
1релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'everalgo-workspace' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 8 ⇿
0Зірки
8Форки

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.

2345678822026-062026-072026-08
OpenSSF Scorecard 3.0 / 10
3.0сукупно

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 · 2026-10-13 07:49 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
н/дToken-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities60 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 28
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-agent-memory/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc2,<2.0.0packages/everalgo-agent-memory/pyproject.toml
PyPIeveralgo-boundary>=0.4.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-agent-memory/pyproject.toml
PyPIeveralgo-clustering>=0.3.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-agent-memory/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7packages/everalgo-agent-memory/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-boundary/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc2,<2.0.0packages/everalgo-boundary/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-clustering/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-clustering/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7packages/everalgo-clustering/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26packages/everalgo-clustering/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27packages/everalgo-core/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7packages/everalgo-core/pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.7packages/everalgo-core/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-knowledge/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-knowledge/pyproject.toml
PyPIeveralgo-parser>=0.3.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-knowledge/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc2,<2.0.0packages/everalgo-parser/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.8.0packages/everalgo-parser/pyproject.toml
PyPIpillow>=10.0.0packages/everalgo-parser/pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.0packages/everalgo-parser/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-rank/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc2,<2.0.0packages/everalgo-rank/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7packages/everalgo-rank/pyproject.toml
PyPIasgiref>=3.0packages/everalgo-user-memory/pyproject.toml
PyPIeveralgo-boundary>=0.4.0rc1,<2.0.0packages/everalgo-user-memory/pyproject.toml
PyPIeveralgo-core>=0.6.0rc2,<2.0.0packages/everalgo-user-memory/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7packages/everalgo-user-memory/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:everalgo-core@0.5.1 тягне 20 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 EverMind-AI/EverAlgo. Читати поруч →

96embeddings-benchmark/mtebMTEB: State-of-the-art evaluation of embeddings across languages and modalitiesВинятковий95plastic-labs/honcho Memory library for building stateful agentsВинятковий100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the document processing platform for AIВинятковий98Eventual-Inc/DaftHigh-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scaleВинятковий98Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Винятковий98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.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.