Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.14.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-19 01:45 UTC

LaurentRDC / scikit-ued

Collection of algorithms and routines for (ultrafast) electron diffraction and scattering

PythonGPL-3.0★ 157 зірок⑂ 21 форкз квіт. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#diffraction#scikit#science#ultrafast-electron#electron-microscopy

LaurentRDC/scikit-ued має індекс здоров’я 59 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Community & Adoption (65/100), найнижчий — AI Readiness (23/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

59
загалом / 100
Помірний

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»).

59
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 56 калібровано до 59 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Laurent P. René de CotretОсобистий обліковий запис
117 підписників61 публічний репозиторійз груд. 2015 р.@bitnomial

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIscikit-ued2.2.13 543440 днів томуultrafastelectronscattering

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

54Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 35 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~159,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count35
latest_release_tagv2.2.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases159,2

Спільнота та впровадження

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

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

51Помірний
Як обчислюється оцінка
35.6/60Зірки — 157 зірок
10.8/25Форки — 21 форків
4.3/15Спостерігачі — 7 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks21
stars157
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

59Помірний
Як обчислюється оцінка
47.3/80Щомісячні завантаження — 3 543 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesscikit-ued
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3 543
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,999

Реактивність на issue та PR

77Добрий
Як обчислюється оцінка
38.5/42Вирішення issue — закрито 92% issue
28.3/30Прийняття PR — злито 33/35 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs33
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,917
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

62Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
14.9/25Охоплення власника — 117 підписників у LaurentRDC
25/25Послужний список — 61 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers117
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginLaurentRDC
public_repos61
account_age_days3 875
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 — 44 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscikit-ued
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

65Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — http://scikit-ued.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, diffraction, scikit, science, ultrafast-electron, electron-microscopy
has_wikiні
homepagehttp://scikit-ued.readthedocs.io
docs_sitehttp://scikit-ued.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

35Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

35Слабкий
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 — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
2.2/7.5Maintained — 3 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,5

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.

23У зоні ризику · 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)

27У 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
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/79 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes42 607
source_files_sampled79
oversized_source_files0

Ключові факти

157зірок GitHub
4контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
35релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5сукупно

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 · 2026-07-19 01:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained3 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcrystals>= 1.3.1, < 2pyproject.toml
PyPInpstreams>= 1.6.5, < 2pyproject.toml
PyPInumpy>= 1.17, < 3pyproject.toml
PyPIpywavelets>= 1.0.0, < 2pyproject.toml
PyPIscikit-image>= 0.19, < 1pyproject.toml
PyPIscipy>= 1.5.0, < 2, != 1.10.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>= 3.1pyproject.toml
PyPImatplotlib>= 3.5, <4pyproject.toml
Усі залежності 8

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 0 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcrystals—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInpstreams—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpywavelets—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIscikit-image—пряма
PyPIscipy—пряма
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 LaurentRDC/scikit-ued. Читати поруч →

100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий98materialsproject/pymatgenPython Materials Genomics (pymatgen) is a robust materials analysis code that defines classes for structures and molecules with support for many electronic structure codes. It powers the Materials Project.Винятковий97modelscope/modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий

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 v0.14.0 — повна методологія · вікі метрик.

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