Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-16 17:21 UTC

GiacomoSaccaggi / scomp_link

End-to-end ML toolkit automating the complete workflow — data profiling, preprocessing, feature engineering, model selection, training, validation, explainability, drift monitoring, fairness checks, and interactive HTML reporting. Includes a full CLI for zero-code ML pipelines. Python 3.10+.

PythonMIT★ 2 зірки⑂ 0 форківз лют. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаMCP-серверяк це визначено
#anomaly-detection#automl#cli#data-science#explainability#machine-learning#nlp#python#scikit-learn#time-series#agent-skills#agentic-workflow#mcp#mcp-server#ai-agent-tool#ai-tools#cli-app#cli-tool#claude-tool#kiro-tool

GiacomoSaccaggi/scomp_link має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Sustainability & Governance (46/100). Останнє оновлення — сьогодні.

80
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»).

80
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Giacomo SaccaggiОсобистий обліковий запис
7 підписників18 публічних репозиторіївз жовт. 2018 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIscomp-link1.3.02 313210 днів томуmachine-learningdata-scienceautomationpipelineautomlscikit-learnregressionclassificationclusteringdeep-learningnlptext-classificationcontrastive-learninganomaly-detectiontime-seriesensemble-learninghyperparameter-tuningmodel-selectioncross-validationfeature-selectionberttransformerstensorflowpytorchcomputer-visionimage-classificationhtml-reportplotlyedapreprocessingmcpmodel-context-protocolagent-toolai-agentdata-driftmodel-serving

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

79Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

65Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
4.8/36Ритм комітів — 7/52 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_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year7

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 13 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count13
latest_release_tagv1.2.15
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases0,8

Спільнота та впровадження

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

47Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 2 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.9/80Щомісячні завантаження — 2 313 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesscomp-link
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 313
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?

46Слабкий · 23% загального індексу

Реактивність на issue та PR

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
0/30Прийняття PR — злито 0/25 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_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs25
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
6.5/25Охоплення власника — 7 підписників у GiacomoSaccaggi
21.3/25Послужний список — 18 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers7
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginGiacomoSaccaggi
public_repos18
account_age_days2 833
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 21 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscomp-link
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — tox.ini
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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://giacomosaccaggi.github.io/scomp_link/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsanomaly-detection, automl, cli, data-science, explainability, machine-learning, nlp, python, scikit-learn, time-series, agent-skills, agentic-workflow, mcp, mcp-server, ai-agent-tool, ai-tools, cli-app, cli-tool, claude-tool, kiro-tool
has_wikiтак
homepagehttps://giacomosaccaggi.github.io/scomp_link/
docs_sitehttps://giacomosaccaggi.github.io/scomp_link/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

73Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

73Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Політика 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
lockfilesuv.lock
manifestsmcpb/pyproject.toml, pyproject.toml, requirements.txt, requirements/requirements-dev.txt, requirements/requirements-img-py310.txt, requirements/requirements-img-py311.txt, requirements/requirements-img-py312.txt, requirements/requirements-img-py313.txt, requirements/requirements-nlp-py310.txt, requirements/requirements-nlp-py311.txt, requirements/requirements-nlp-py312.txt, requirements/requirements-nlp-py313.txt, requirements/requirements-py310.txt, requirements/requirements-py311.txt, requirements/requirements-py312.txt, requirements/requirements-py313.txt, requirements/requirements-utils.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

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.

87Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4 895
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — tox.ini
11/11Статична перевірка типів — pyrightconfig.json, scomp_link/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspyrightconfig.json, scomp_link/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (pyrightconfig.json, scomp_link/py.typed)
54.5/55Керовані розміри файлів — 1/105 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes81 108
source_files_sampled105
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

2зірок GitHub
-контриб'юторів
98комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
13релізів
-бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Contributor list unavailable
  • Could not fetch pypi package 'scomp-link-mcpb' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 56
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIscomp-link>=1.3.0mcpb/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22.0,<2.3.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0,<1.27.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.4.0,<2.4.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0,<2.2.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.0,<2.3.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.8.0,<1.12.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0,<1.12.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11.0,<1.14.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.2.0,<1.8.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0,<1.5.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0,<1.6.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6.0,<3.9.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.0,<3.9.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0,<3.11.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIplotly>=5.0.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.11.0,<0.14.0pyproject.toml
PyPItorch>=1.13.0,<2.13.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0,<2.13.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0,<2.13.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.4.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.30.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIspacy>=3.5.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIfaiss-cpu>=1.7.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIsentence-transformers>=2.2.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPItensorflow>=2.10.0,<2.16.0pyproject.toml
PyPItensorflow>=2.12.0,<2.16.0pyproject.toml
PyPItensorflow>=2.13.0,<2.18.0pyproject.toml
PyPItensorflow>=2.13.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpillow>=9.0.0,<13.0.0pyproject.toml
PyPIpillow>=10.0.0,<13.0.0pyproject.toml
PyPIpytorch-tabnet2>=4.1.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.13.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPItf-keras>=2.16.0pyproject.toml
PyPIpolars>=0.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=12.0.0pyproject.toml
PyPIshap>=0.42.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIlime>=0.2.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIoptuna>=3.0.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.50.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPIPyJWT>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.3.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIweasyprint>=57.0,<70.0pyproject.toml
PyPIplaywright>=1.40.0,<2.0.0pyproject.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

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 GiacomoSaccaggi/scomp_link. Читати поруч →

98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий99openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий

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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

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