Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.17.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-21 05:03 UTC

JetXu-LLM / llama-github

Llama-github is an open-source Python library that empowers LLM Chatbots, AI Agents, and Auto-dev Solutions to conduct Agentic RAG from actively selected GitHub public projects. It Augments through LLMs and Generates context for any coding question, in order to streamline the development of sophisticated AI-driven applications.

PythonApache-2.0★ 291 зірка⑂ 23 форкиз трав. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#ai-agent#ai-code-generator#chatbot#code-generation#github#github-api#github-search#llm#python-library#retrieval-augmented-generation#jinaai#langchain

JetXu-LLM/llama-github має індекс здоров’я 65 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (72/100), найнижчий — AI Readiness (35/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

65
загалом / 100
Добрий

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»).

65
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 60 калібровано до 65 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Jet XuОсобистий обліковий запис
36 підписників10 публічних репозиторіївз груд. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIllama-github0.4.5-301 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

70Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
4.2/36Ритм комітів — 6/52 тижнів із комітами
10/18Обсяг комітів — 12 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year12
human_commit_share—
days_since_last_push1
active_weeks_last_year6

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~46,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tagv0.4.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases46,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

71Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

58Помірний
Як обчислюється оцінка
39.9/60Зірки — 291 зірок
11.2/25Форки — 23 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks23
stars291
watchers17
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

45Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 98% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,983

Реактивність на issue та PR

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9.7/42Вирішення issue — закрито 23% issue
20/30Прийняття PR — злито 4/6 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_prs4
open_issues10
closed_issues3
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,231
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

51Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
11.3/25Охоплення власника — 36 підписників у JetXu-LLM
19.6/25Послужний список — 10 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers36
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginJetXu-LLM
public_repos10
account_age_days4 219
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 1 дн. тому
20/20Історія версій — 30 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesllama-github
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

72Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

60Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/llama-github/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 12 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-agent, ai-code-generator, chatbot, code-generation, github, github-api, github-search, llm, python-library, retrieval-augmented-generation, jinaai, langchain
has_wikiні
homepagehttps://pypi.org/project/llama-github/
docs_sitehttps://pypi.org/project/llama-github/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

48Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

48Слабкий
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
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. 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.

35Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.5/55Керовані розміри файлів — 1/36 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes96 307
source_files_sampled36
oversized_source_files1

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

291зірок GitHub
2контриб'юторів
12комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
30релізів
1бас-фактор
10відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • deps.dev does not index pypi:llama-github@0.4.5; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 291 ★ / 0 ⇿
291Зірки

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.

050100150200250300291332024-062025-062026-06

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8сукупно

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 · 2026-07-21 05:02 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
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 16
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIPyGithub>=2.4,<3pyproject.toml
PyPIPyJWT>=2.13,<3pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.14.1,<4pyproject.toml
PyPIipython>=8.10,<9pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=1.3.3,<2pyproject.toml
PyPIlangchain-mistralai>=1.0,<2pyproject.toml
PyPIlangchain-openai>=1.1.14,<2pyproject.toml
PyPIlangchain-text-splitters>=1.1.2,<2pyproject.toml
PyPInest-asyncio>=1.6,<2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4,<3pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.10,<3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9,<3pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33,<3pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.22.1,<1pyproject.toml
PyPItransformers>=5.5,<6pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.7,<3pyproject.toml
Усі залежності 22

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 16 прямих і 6 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiohttp—пряма
PyPIipython—пряма
PyPIlangchain-core—пряма
PyPIlangchain-mistralai—пряма
PyPIlangchain-openai—пряма
PyPIlangchain-text-splitters—пряма
PyPInest-asyncio—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpygithub—пряма
PyPIpyjwt—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPItokenizers—пряма
PyPItransformers—пряма
PyPIurllib3—пряма
PyPIbuild—непряма
PyPIpip-audit—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItwine—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 JetXu-LLM/llama-github. Читати поруч →

98awslabs/generative-ai-cdk-constructsAWS Generative AI CDK Constructs are sample implementations of AWS CDK for common generative AI patterns.Винятковий97gptme/gptmeYour agent in your terminal, equipped with local tools: writes code, uses the terminal, browses the web. Make your own persistent autonomous agent on top!Винятковий96Canner/WrenAIGenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.Винятковий96CopilotKit/CopilotKitThe Frontend Stack for Agents & Generative UI. React, Angular, Mobile, Slack, and more. Makers of the AG-UI ProtocolВинятковий96vercel/chatA unified TypeScript SDK for building chat bots across Slack, Microsoft Teams, Google Chat, Discord, and more.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.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 v0.17.0 — повна методологія · вікі метрик.

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