Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-20 05:03 UTC

Labelbox / labelbox-python

The data factory for next gen AI

PythonApache-2.0★ 157 зірок⑂ 72 форкиз вер. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#sdk#ai#ml#mlops#annotation

Labelbox/labelbox-python має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (90/100), найнижчий — Security (59/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

93
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»).

93
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

labelboxОрганізація · підтверджений домен
130 підписників34 публічні репозиторіїз лист. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIlabelbox7.15.0123 3041973 дні томуaiedulabelboxlabelingllmmachinelearningml
PyPIlbox-clients1.1.2140 7473642 дні томуaiedulabelboxlabelingllmmachinelearningml
PyPIlbox-alignerr0.1.0121356 днів томуaialignerrlabelboxlabelinglbox-alignerrllmmachinelearningml

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

75Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
12.5/36Ритм комітів — 18/52 тижнів із комітами
16.4/18Обсяг комітів — 66 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year66
human_commit_share0,96
days_since_last_push0
active_weeks_last_year18

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv7.15.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases23,6

Спільнота та впровадження

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

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

57Помірний
Як обчислюється оцінка
35.6/60Зірки — 157 зірок
15.4/25Форки — 72 форків
5.6/15Спостерігачі — 11 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks72
stars157
watchers11
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
72.3/80Щомісячні завантаження — 264 063 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslabelbox, lbox-clients, lbox-alignerr
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads264 063
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?

90Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 21% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 85 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled85
top_contributor_share0,207

Реактивність на issue та PR

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.5/42Вирішення issue — закрито 99% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 1 681/1 995 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs1 681
open_issues1
closed_issues85
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,988
closed_unmerged_prs314
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
15.2/25Охоплення власника — 130 підписників у Labelbox
23.2/25Послужний список — 34 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers130
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginLabelbox
public_repos34
account_age_days3 255

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 3 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 3 дн. тому
20/20Історія версій — 197 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslabelbox, lbox-clients, lbox-alignerr
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — libs/labelbox/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://labelbox.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, sdk, ai, ml, mlops, annotation
has_wikiтак
homepagehttps://labelbox.com
docs_sitehttps://labelbox.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

59Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
7.5/7.5Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,9

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_packages28
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:labelbox@7.15.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 28 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.labelbox.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 72 з 96 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.labelbox.com/llms.txt
legible_history_share0,75
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — libs/labelbox/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — libs/labelbox/mypy.ini
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 20 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configslibs/labelbox/mypy.ini
agent_commit_share0,2
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (libs/labelbox/mypy.ini)
54.3/55Керовані розміри файлів — 5/372 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes931 526
source_files_sampled372
oversized_source_files5

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 — example, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexample, examples, 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

157зірок GitHub
85контриб'юторів
66комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
6бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'labelbox-python' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'lbox-example' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 72 ⇿
0Зірки
72Форки
97Релізи

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.

01325385063757122019-032022-122026-09
Мажорні 1Мінорні 12Патчі 2

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9сукупно

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 · 2026-10-20 05:03 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 18
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIsphinx-multiproject>=1.0.0rc1pyproject.toml
PyPIsphinx>=7.1.2pyproject.toml
PyPIsphinx-rtd-theme>=2.0.0pyproject.toml
PyPIgoogle-api-core>=1.22.1libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.2, <2.10.0libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIstrenum>=0.4.15libs/labelbox/pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.2libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIgeojson>=3.1.0libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIlbox-clients==1.1.2libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0libs/labelbox/pyproject.toml
PyPIlabelbox>=0.1.0libs/lbox-alignerr/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0libs/lbox-alignerr/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0libs/lbox-alignerr/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0libs/lbox-clients/pyproject.toml
PyPIgoogle-api-core>=1.22.1libs/lbox-clients/pyproject.toml
PyPIart>=6.2libs/lbox-example/pyproject.toml
Усі залежності 130

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 21 прямих і 109 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIart—пряма
PyPIgeojson—пряма
PyPIgoogle-api-core—пряма
PyPIlabelbox—пряма
PyPIlbox-clients1.1.2пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.22.0пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIsphinx2.1.2пряма
PyPIsphinx7.4.7пряма
PyPIsphinx8.1.3пряма
PyPIsphinx8.2.3пряма
PyPIsphinx-multiproject1.0.0пряма
PyPIsphinx-rtd-theme0.4.3пряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2пряма
PyPIstrenum—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItqdm4.32.2пряма
PyPIaffine2.2.2непряма
PyPIalabaster0.7.12непряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIastroid2.2.5непряма
PyPIatomicwrites1.3.0непряма
PyPIattrs19.1.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbabel2.7.0непряма
PyPIbleach3.1.0непряма
PyPIcertifi2019.6.16непряма
PyPIcertifi2025.8.3непряма
PyPIchardet3.0.4непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.3непряма
PyPIcheck-manifest0.39непряма
PyPIclick7.0непряма
PyPIclick-plugins1.1.1непряма
PyPIcligj0.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage4.5.3непряма
PyPIdocutils0.14непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIentrypoints0.3непряма
PyPIfilelock3.0.12непряма
PyPIflake83.7.8непряма
PyPIhatchling—непряма
PyPIidna2.8непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimagesize—непряма
PyPIimagesize1.1.0непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIimportlib-metadata0.18непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIisort4.3.21непряма
PyPIjinja22.10.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIlabelbox-python0.1.0непряма
PyPIlazy-object-proxy1.4.1непряма
PyPIlbox-alignerr—непряма
PyPImarkupsafe1.1.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImccabe0.6.1непряма
PyPImore-itertools7.1.0непряма
PyPImypy0.720непряма
PyPImypy-extensions0.4.1непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy1.16.4непряма
PyPIopencv-python-headless—непряма
PyPIpackaging19.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow6.1.0непряма
PyPIpkginfo1.5.0.1непряма
PyPIpluggy0.12.0непряма
PyPIpockets0.7.2непряма
PyPIpy1.8.0непряма
PyPIpycodestyle2.5.0непряма
PyPIpyflakes2.1.1непряма
PyPIpygeotile—непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpygments2.4.2непряма
PyPIpylint2.3.1непряма
PyPIpyparsing2.4.0непряма
PyPIpyproj—непряма
PyPIpytest5.0.1непряма
PyPIpytest-cov2.7.1непряма
PyPIpytz2019.1непряма
PyPIrasterio1.0.24непряма
PyPIreadme-renderer24.0непряма
PyPIrequests-toolbelt0.9.1непряма
PyPIroman-numerals-py3.1.0непряма
PyPIshapely—непряма
PyPIshapely1.6.4.post2непряма
PyPIsimplification0.4.2непряма
PyPIsix1.12.0непряма
PyPIsnowballstemmer1.9.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsnuggs1.4.6непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp1.0.2непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-napoleon0.7непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.2непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.3непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPItoml0.10.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItox3.13.2непряма
PyPItwine1.13.0непряма
PyPItyped-ast1.4.0непряма
PyPItypeguard—непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPItyping-extensions3.7.4непряма
PyPIurllib31.25.3непряма
PyPIurllib32.5.0непряма
PyPIvirtualenv16.6.2непряма
PyPIwcwidth0.1.7непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwheel0.33.4непряма
PyPIwrapt1.11.2непряма
PyPIxmltodict0.12.0непряма
PyPIzipp0.5.2непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:labelbox@7.15.0 тягне 28 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 Labelbox/labelbox-python. Читати поруч →

98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.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.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий99microsoft/agent-frameworkA framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET.Винятковий99mlflow/mlflowThe open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.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.