Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 02:11 UTC

Farama-Foundation / Arcade-Learning-Environment

A simple framework that allows researchers and hobbyists to develop AI agents for Atari 2600 games

C++ · IDLGPL-2.0★ 2 441 зірка⑂ 477 форківз вер. 2012 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

Farama-Foundation/Arcade-Learning-Environment має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (88/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Farama FoundationОрганізація
2 002 підписники45 публічних репозиторіївз бер. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIale-py0.12.0-2374 дні томуreinforcement-learningarcade-learning-environmentatari

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

79Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

75Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
16.4/18Обсяг комітів — 66 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year66
human_commit_share0,78
days_since_last_push2
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 22 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 75 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~133,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count22
latest_release_tagv0.12.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release75
mean_days_between_releases133,1

Спільнота та впровадження

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

80Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
54.9/60Зірки — 2 441 зірок
22.3/25Форки — 477 форків
10.4/15Спостерігачі — 76 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks477
stars2 441
watchers76
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 (GPL-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_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

88Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 28% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 60 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled60
top_contributor_share0,283

Реактивність на issue та PR

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
37/42Вирішення issue — закрито 88% issue
25/30Прийняття PR — злито 357/428 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs357
open_issues34
closed_issues250
prs_merged_7d2
prs_decided_7d3
prs_merged_30d8
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,88
closed_unmerged_prs71
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

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
23.7/25Охоплення власника — 2 002 підписників у Farama-Foundation
24.1/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers2 002
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginFarama-Foundation
public_repos45
account_age_days2 325
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 74 дн. тому
20/20Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesale-py
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish74

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

87Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://ale.farama.org/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepagehttps://ale.farama.org/
docs_sitehttps://ale.farama.org/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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_packages1
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:ale-py@0.12.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 1 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.

74Добрий · 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 60 з 78 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,769
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Justfile, docs/Makefile, mise.toml
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/ale/python/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 7 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 22 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageтак
bootstrap_filesJustfile, docs/Makefile, mise.toml
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/ale/python/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,22

Читабельність коду для моделей

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — C++ (статично типізована)
55/55Керовані розміри файлів — 0/277 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageC++
largest_source_bytes29 723
source_files_sampled277
oversized_source_files0

Ключові факти

2 441зірок GitHub
60контриб'юторів
66комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
22релізів
3бас-фактор
34відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 477 ⇿
0Зірки
477Форки
22Релізи

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.

010020030040050043172013-062020-012026-08
Мажорні 0Мінорні 8Патчі 14

Кожна точка охоплює 13 днів.

Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>1.20pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
Усі залежності 11

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 9 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIcelshast—непряма
PyPIgymnasium—непряма
PyPImoviepy—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPIpygame—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-gallery—непряма
PyPIsphinx-github-changelog—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ale-py@0.12.0 тягне 1 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 Farama-Foundation/Arcade-Learning-Environment. Читати поруч →

62tsilva/breakout-turbo-env🕹️ Blazing-fast, deterministic Breakout for Reinforcement Learning 🕹️Помірний100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98kvcache-ai/MooncakeMooncake is the serving platform for Kimi, a leading LLM service provided by Moonshot AI.Винятковий98sgl-project/sglangSGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.Винятковий97google-deepmind/optaxOptax is a gradient processing and optimization library for JAX.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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