Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 19:56 UTC

Farama-Foundation / PettingZoo

A standard API for multi-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities

PythonMIT★ 3 516 зірок⑂ 527 форківз січ. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#api#gymnasium#multi-agent-reinforcement-learning#reinforcement-learning#multiagent-reinforcement-learning

Farama-Foundation/PettingZoo має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (91/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 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 · підтверджений домен
2 035 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
PyPIpettingzoo1.27.0228 2727035 днів томуreinforcement-learninggamerlaigymnasium

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

77Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

72Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
17.9/18Обсяг комітів — 98 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year98
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 42 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 35 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~131,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count42
latest_release_tag1.27.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release35
mean_days_between_releases131,8

Спільнота та впровадження

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

84Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
57.5/60Зірки — 3 516 зірок
22.7/25Форки — 527 форків
6.4/15Спостерігачі — 15 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks527
stars3 516
watchers15
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_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.4/80Щомісячні завантаження — 228 272 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespettingzoo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads228 272
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?

85Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 33% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,329

Реактивність на issue та PR

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
40.1/42Вирішення issue — закрито 95% issue
25.4/30Прийняття PR — злито 837/990 вирішених PR
10.4/13Newcomer PR acceptance — злито 8/10 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs837
open_issues20
closed_issues416
prs_merged_7d8
prs_decided_7d8
prs_merged_30d29
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio0,954
closed_unmerged_prs153
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d10

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
23.8/25Охоплення власника — 2 035 підписників у Farama-Foundation
24.1/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers2 035
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginFarama-Foundation
public_repos45
account_age_days2 361

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 35 дн. тому
20/20Історія версій — 70 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespettingzoo
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish35

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 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://pettingzoo.farama.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsapi, gymnasium, multi-agent-reinforcement-learning, reinforcement-learning, multiagent-reinforcement-learning
has_wikiні
homepagehttps://pettingzoo.farama.org
docs_sitehttps://pettingzoo.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_packages5
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:pettingzoo@1.27.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 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.

59Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
36.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 65 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,684
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 18 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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/271 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes45 877
source_files_sampled271
oversized_source_files0

Ключові факти

3 516зірок GitHub
99контриб'юторів
98комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
42релізів
2бас-фактор
20відкритих 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 ★ / 527 ⇿
0Зірки
527Форки
42Релізи

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.

0100200300400500600518112020-052023-072026-09
Мажорні 0Мінорні 22Патчі 20

Кожна точка охоплює 6 днів.

Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.21.0pyproject.toml
PyPIgymnasium>=1.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.4.0pyproject.toml
Усі залежності 48

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 45 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgymnasium—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIagilerl2.2.1непряма
PyPIautorom—непряма
PyPIbox2d-py2.3.8непряма
PyPIcelshast—непряма
PyPIchess—непряма
PyPIfastrand1.3.0непряма
PyPIimageio—непряма
PyPIimageio-ffmpeg—непряма
PyPIlangchain—непряма
PyPImoviepy—непряма
PyPImpe2—непряма
PyPImulti-agent-ale-py—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPIopen-spiel—непряма
PyPIopenai—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpettingzoo—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpygame-ce—непряма
PyPIpymunk—непряма
PyPIpynput—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-markdown-docs—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIray2.56.0непряма
PyPIrlcard—непряма
PyPIsb3-contrib—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIshimmy—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-github-changelog—непряма
PyPIstable-baselines3—непряма
PyPIsupersuit—непряма
PyPIswig—непряма
PyPItenacity—непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItensorflow-probability—непряма
PyPItianshou0.5.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItqdm—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pettingzoo@1.27.0 тягне 5 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/PettingZoo. Читати поруч →

96Farama-Foundation/GymnasiumA standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)Винятковий100wandb/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.Винятковий98Skyvern-AI/skyvernAutomate browser based workflows with AIВинятковий98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.Винятковий99WordPress/gutenbergThe Block Editor project for WordPress and beyond. Plugin is available from the official repository.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.