Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-27 15:51 UTC

Farama-Foundation / Gymnasium

A standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)

PythonMIT★ 12 413 зірок⑂ 1 440 форківз вер. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#api#gym#reinforcement-learning

Farama-Foundation/Gymnasium має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (94/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 7 учасників.

96
загалом / 100
Винятковий

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»).

96
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 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Farama FoundationОрганізація · підтверджений домен
2 009 підписників45 публічних репозиторіївз бер. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIgymnasium1.3.05 740 40720127 днів томуreinforcement-learninggamerlaigymnasium

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
29.1/36Ритм комітів — 42/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 145 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year145
human_commit_share0,95
days_since_last_push7
active_weeks_last_year42

Дисципліна релізів

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 20 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 127 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~88,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count20
latest_release_tagv1.3.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release127
mean_days_between_releases88,8

Спільнота та впровадження

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

90Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 12 413 зірок
25/25Форки — 1 440 форків
10/15Спостерігачі — 63 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 440
stars12 413
watchers63
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 5 740 407 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesgymnasium
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 740 407
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?

94Винятковий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
51.3/54Бас-фактор — на 7 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 14% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor7
contributors_sampled99
top_contributor_share0,143

Реактивність на issue та PR

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.5/42Вирішення issue — закрито 89% issue
25/30Прийняття PR — злито 873/1 048 вирішених PR
11.1/13Newcomer PR acceptance — злито 12/14 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs873
open_issues63
closed_issues525
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d21
prs_decided_30d23
issue_closed_ratio0,893
closed_unmerged_prs175
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d12
first_time_prs_decided_30d14

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
23.7/25Охоплення власника — 2 009 підписників у Farama-Foundation
24.1/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers2 009
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginFarama-Foundation
public_repos45
account_age_days2 339

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 127 дн. тому
20/20Історія версій — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgymnasium
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish127

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) 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_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://gymnasium.farama.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsapi, gym, reinforcement-learning
has_wikiні
homepagehttps://gymnasium.farama.org
docs_sitehttps://gymnasium.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, setup.py
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_packages4
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:gymnasium@1.3.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 4 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.

70Добрий · 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 80 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,842
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — gymnasium/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 9 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 5 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_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsgymnasium/py.typed
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (gymnasium/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/262 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes42 913
source_files_sampled262
oversized_source_files0

Ключові факти

12 413зірок GitHub
99контриб'юторів
145комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
20релізів
7бас-фактор
63відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 15 authors (cap 12)
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 440 ⇿
0Зірки
1 440Форки
10Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

05001 0001 5001 440142023-112025-042026-08
Мажорні 1Мінорні 3Патчі 4

Кожна точка охоплює 3 днів.

Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.22.0pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=1.2.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.3.0pyproject.toml
PyPIfarama-notifications>=0.0.1pyproject.toml
Усі залежності 14

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 10 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcloudpickle—пряма
PyPIfarama-notifications—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIale-py—непряма
PyPIcelshast—непряма
PyPImoviepy—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPIpygame—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-gallery0.14.0непряма
PyPIsphinx-github-changelog—непряма
PyPItabulate—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:gymnasium@1.3.0 тягне 4 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/Gymnasium. Читати поруч →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98mem0ai/mem0Universal memory layer for AI AgentsВинятковий99WordPress/gutenbergThe Block Editor project for WordPress and beyond. Plugin is available from the official repository.Винятковий96meilisearch/meilisearchA lightning-fast search engine API bringing AI-powered hybrid search to your sites and applications.Винятковий96mudler/LocalAILocalAI is the open-source AI engine. Run any model - LLMs, vision, voice, image, video - on any hardware. No GPU required.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.