Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 14:27 UTC

MagnivOrg / prompt-layer-library

🍰 PromptLayer - Maintain a log of your prompts and OpenAI API requests. Track, debug, and replay old completions.

PythonApache-2.0★ 787 зірок⑂ 95 форківз груд. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#gpt#machine-learning#openai#prompt#prompt-engineering#python

MagnivOrg/prompt-layer-library має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — Community & Adoption (65/100). Останнє оновлення було 24 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

90
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»).

90
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PromptLayerОрганізація
80 підписників25 публічних репозиторіївз груд. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpromptlayer1.5.16115 88920524 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

77Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 24 дн. тому
20.1/36Ритм комітів — 29/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 126 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year126
human_commit_share0,94
days_since_last_push24
active_weeks_last_year29

Дисципліна релізів

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 39 тегів версій (без релізів GitHub)
36/36Свіжість релізів — останній реліз 24 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count39
latest_release_tagv1.5.16
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release24
mean_days_between_releases1,7
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?

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

67Добрий
Як обчислюється оцінка
47/60Зірки — 787 зірок
16.4/25Форки — 95 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks95
stars787
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
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_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
67.5/80Щомісячні завантаження — 115 889 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespromptlayer
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads115 889
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?

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 41% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 26 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled26
top_contributor_share0,408

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
34.4/42Вирішення issue — закрито 82% issue
24.6/30Прийняття PR — злито 204/249 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/4 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs204
open_issues18
closed_issues81
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,818
closed_unmerged_prs45
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13.7/25Охоплення власника — 80 підписників у MagnivOrg
19.8/25Послужний список — 25 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers80
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginMagnivOrg
public_repos25
account_age_days1 726

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 24 дн. тому
20/20Історія версій — 205 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespromptlayer
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish24

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.promptlayer.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgpt, machine-learning, openai, prompt, prompt-engineering, python
has_wikiтак
homepagehttps://www.promptlayer.com
docs_sitehttps://www.promptlayer.com
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

69Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 18 out of 18 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 — 30 commit(s) and 0 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 82 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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_packages43
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:promptlayer@1.5.16 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 43 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.

68Добрий · 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://www.promptlayer.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 73 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://www.promptlayer.com/llms.txt
legible_history_share0,777
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 10 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock, uv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.2/55Керовані розміри файлів — 2/137 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes109 917
source_files_sampled137
oversized_source_files2

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

787зірок GitHub
26контриб'юторів
126комітів за останні 12 місяців
24днів від останнього пушу
39релізів
2бас-фактор
18відкритих 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 ★ / 95 ⇿
0Зірки
95Форки
39Релізи

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.

0204060801009442023-022024-112026-08
Мажорні 0Мінорні 5Патчі 34

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1сукупно

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 · 2026-09-13 14:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities82 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIrequests^2.31.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api—pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk—pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—pyproject.toml
PyPIaiohttp^3.10.10pyproject.toml
PyPIhttpx^0.28.1pyproject.toml
PyPInest-asyncio^1.6.0pyproject.toml
PyPIcentrifuge-python^0.4.1pyproject.toml
PyPItenacity^9.1.2pyproject.toml
PyPIcachetools^5.0.0pyproject.toml
PyPIopenrouter^1.1.2pyproject.toml
PyPIopenai-agents^0.3.3pyproject.toml
PyPIclaude-agent-sdk>=0.1.45,<1.0.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-genai-openai>=1.0b0,<1.1b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-genai-anthropic>=1.0b0,<1.1b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-google-genai>=1.0b1,<1.1b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-botocore0.65b0pyproject.toml
PyPIeval-type-backport^0.3.1pyproject.toml
PyPIjinja2^3.1.6pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
Усі залежності 108

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 94 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiohttp3.10.10пряма
PyPIcachetools5.5.2пряма
PyPIcentrifuge-python0.4.1пряма
PyPIclaude-agent-sdk0.1.49пряма
PyPIeval-type-backport0.3.1пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPInest-asyncio1.6.0пряма
PyPIopenai-agents0.3.3пряма
PyPIopentelemetry-api1.26.0пряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.26.0пряма
PyPIopentelemetry-sdk1.26.0пряма
PyPIrequests2.31.0пряма
PyPItenacity9.1.2пряма
PyPIably2.1.1непряма
PyPIaioboto313.4.0непряма
PyPIaiobotocore2.18.0непряма
PyPIaiofiles24.1.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.4.3непряма
PyPIaioitertools0.12.0непряма
PyPIaiosignal1.3.1непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic0.84.0непряма
PyPIanyio4.8.0непряма
PyPIasync-timeout4.0.3непряма
PyPIattrs23.2.0непряма
PyPIboto31.36.1непряма
PyPIbotocore1.36.1непряма
PyPIcertifi2024.2.2непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.3.2непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography46.0.5непряма
PyPIdeprecated1.2.14непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocstring-parser0.17.0непряма
PyPIexceptiongroup1.2.1непряма
PyPIfrozenlist1.4.1непряма
PyPIgoogle-auth2.38.0непряма
PyPIgoogle-genai1.46.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.0непряма
PyPIgriffe1.14.0непряма
PyPIh110.14.0непряма
PyPIh24.1.0непряма
PyPIhpack4.0.0непряма
PyPIhttpcore1.0.5непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhyperframe6.0.1непряма
PyPIidna3.7непряма
PyPIimportlib-metadata8.0.0непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIjiter0.8.2непряма
PyPIjmespath1.0.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImcp1.26.0непряма
PyPImethoddispatch3.0.2непряма
PyPImsgpack1.1.0непряма
PyPImultidict6.0.5непряма
PyPIopenai1.109.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.26.0непряма
PyPIopentelemetry-processor-baggage0.61b0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.26.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.47b0непряма
PyPIpackaging24.0непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpropcache0.2.0непряма
PyPIprotobuf4.25.8непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.11.7непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydantic-settings2.10.1непряма
PyPIpyee11.1.1непряма
PyPIpyjwt2.12.1непряма
PyPIpytest8.2.0непряма
PyPIpytest-asyncio0.23.6непряма
PyPIpytest-network0.0.1непряма
PyPIpytest-parametrize-cases0.1.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.1.1непряма
PyPIpython-multipart0.0.22непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrsa4.9непряма
PyPIs3transfer0.11.3непряма
PyPIsix1.16.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette3.3.2непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPItomli2.0.1непряма
PyPItqdm4.66.4непряма
PyPItypes-requests2.31.0.6непряма
PyPItypes-urllib31.26.25.14непряма
PyPItyping-extensions4.14.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.1непряма
PyPIurllib31.26.20непряма
PyPIuvicorn0.42.0непряма
PyPIvcrpy6.0.2непряма
PyPIwebsockets15.0.1непряма
PyPIwrapt1.16.0непряма
PyPIyarl1.15.2непряма
PyPIzipp3.19.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:promptlayer@1.5.16 тягне 43 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 MagnivOrg/prompt-layer-library. Читати поруч →

98langchain-ai/langchainjsThe agent engineering platformВинятковий99mlflow/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.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.Винятковий98langwatch/langwatchThe platform for LLM evaluations and AI agent testingВинятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий

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.