Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.5.0 · 2026-08-01 16:16 UTC

Libensemble / libensemble

A Python toolkit for coordinating asynchronous and dynamic ensembles of calculations.

PythonBSD-3-Clause★ 76 зірок⑂ 31 форкз груд. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

Libensemble/libensemble має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (41/100). Останнє оновлення було 4 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

89
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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

LibensembleОрганізація
5 підписників9 публічних репозиторіївз груд. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlibensemble1.6.11 4333311 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 4 дн. тому
22.8/36Ритм комітів — 33/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 451 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year451
human_commit_share0,94
days_since_last_push4
active_weeks_last_year33
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~97,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tagv1.6.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases97,6
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?

57Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
30.4/60Зірки — 76 зірок
12.3/25Форки — 31 форків
4.3/15Спостерігачі — 7 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks31
stars76
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс 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_conductні
readme_badge_services
has_pull_request_templateні
Як обчислюється оцінка
42.1/80Щомісячні завантаження — 1 433 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslibensemble
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1 433
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?

74Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 35% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 17 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 44 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled17
top_contributor_share0,353
Як обчислюється оцінка
39.3/42Вирішення issue — закрито 94% issue
26/30Прийняття PR — злито 1 225/1 414 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs1 225
open_issues22
closed_issues316
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,935
closed_unmerged_prs189
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.
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
5.6/25Охоплення власника — 5 підписників у Libensemble
19.3/25Послужний список — 9 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers5
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginLibensemble
public_repos9
account_age_days3 518

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 11 дн. тому
20/20Історія версій — 33 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslibensemble
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://libensemble.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics
has_wikiтак
homepagehttps://libensemble.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?

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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
3.8/7.5Code-Review — Found 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 44 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 10 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): branch_protection, packaging, signed_releases. Залишкові ваги перенормовано.
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_packages10
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:libensemble@1.6.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 10 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.

41Слабкий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
12.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 22 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,234
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 6 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,06
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/322 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes39 022
source_files_sampled322
oversized_source_files0
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files

Ключові факти

76зірок GitHub
17контриб'юторів
451комітів за останні 12 місяців
4днів від останнього пушу
33релізів
2бас-фактор
22відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 31 ⇿
0Зірки
31Форки
29Релізи

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.

0510152025303022018-102022-072026-04
Мажорні 1Мінорні 13Патчі 15

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9сукупно

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 · 2026-08-01 16:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 44 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained10 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpypyproject.toml
PyPIpsutilpyproject.toml
PyPIpyyamlpyproject.toml
PyPItomlipyproject.toml
PyPIpydanticpyproject.toml
PyPIgest-apipyproject.toml
Усі залежності 21

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 21 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIcoverageнепряма
PyPIenchantнепряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIglobus-compute-sdk4.6.0непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImock5.2.0непряма
PyPImpmath1.4.0непряма
PyPIpipнепряма
PyPIproxystoreнепряма
PyPIpyenchantнепряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIredisнепряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIsetuptoolsнепряма
PyPIsphinx-lfs-contentнепряма
PyPIsurmiseнепряма
PyPIwatнепряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:libensemble@1.6.1 тягне 10 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

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 v2.5.0, схема v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистикаPyPI.