Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-15 22:03 UTC

KunChangLee / PySyft

A library for encrypted, privacy preserving machine learning

PythonApache-2.0★ 0 зірок⑂ 0 форківз черв. 2020 р.форкПереглянути на GitHub ↗

KunChangLee/PySyft має індекс здоров’я 28 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Engineering Quality (71/100), найнижчий — Security (6/100). Останнє оновлення було 2265 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

28
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

28
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 38 калібровано до 33 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BYRОсобистий обліковий запис
2 підписники71 публічний репозиторійз бер. 2016 р.BUPT

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIsyftвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.9.510 641326548 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

20У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 2 265 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push2 265
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 4 тегів версій (без релізів GitHub)
0/36Свіжість релізів — останній реліз 2 274 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~27,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count4
latest_release_tagv0.2.6
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release2 274
mean_days_between_releases27,8

Спільнота та впровадження

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

12Критичний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeні
has_licenseні
readme_badges4
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 37% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled100
top_contributor_share0,372

Власність та опіка

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
3.4/25Охоплення власника — 2 підписників у KunChangLee
25/25Послужний список — 71 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers2
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginKunChangLee
public_repos71
account_age_days3 817
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

71Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8
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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.openmined.org/
0/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepagehttps://www.openmined.org/
docs_sitehttps://www.openmined.org/
has_readmeні
has_docs_dirтак
has_descriptionні

Безпека

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

6Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspip-dep/requirements.txt, pip-dep/requirements_dev.txt, pip-dep/requirements_notebooks.txt, pip-dep/requirements_tensorflow.txt, pip-dep/requirements_udacity.txt, pyproject.toml, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
6.5/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 7: dynaconf 3.2.6 (high 8.1), markdown 3.5.2 (high 7.5), pyarrow 17.0.0 (high 7.0), ще +4
5.7/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: pyjwt 2.10.1 (high 7.5), python-multipart 0.0.20 (high 8.6), starlette 0.45.3 (high 7.5)
14.9/40Немає задавнених сповіщень — 10 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 684 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories59
affected_packages10
assessed_packages158
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 7, moderate 3
direct_affected_packages7
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:syft@0.9.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 158 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.

71Добрий · 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 93 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini)
54.8/55Керовані розміри файлів — 1/286 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes67 037
source_files_sampled286
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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

0зірок GitHub
100контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
2 265днів від останнього пушу
4релізів
3бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Community profile unavailable
  • pypi package 'syft' points at a different repository (https://github.com/OpenMined/PySyft); excluded from ecosystem scoring
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/15 22:02:46 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

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

Сповіщення про залежності 10

Встановлення pypi:syft@0.9.5 тягне 158 пакетів, прямих і транзитивних: 10 мають відомі сповіщення, з них 7 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
dynaconf3.2.6прямависока23.2.13
markdown3.5.2прямависока23.8.1
pyarrow17.0.0прямависока223.0.1
restrictedpython7.0.0прямависока48.0
pyjwt2.10.1непрямависока132.13.0
python-multipart0.0.20непрямависока140.0.31
starlette0.45.3непрямависока141.3.1
jinja23.1.5прямапомірна23.1.6
pynacl1.5.0прямапомірна23.6.1
requests2.32.3прямапомірна42.33.0

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 KunChangLee/PySyft. Читати поруч →

100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий100uxlfoundation/oneDNNoneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)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.