Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 10:05 UTC

Mandark-droid / genai_otel_instrument

GenAI OpenTelemetry Auto-Instrumentation Library A comprehensive wrapper for automatic instrumentation of LLM/GenAI applications Supports all major LLM providers and MCP (Model Context Protocol) tool calls

PythonApache-2.0★ 3 зірки⑂ 1 форкз жовт. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#ai-agents#ai-observability#anthropic#cost-tracking#crewai#genai#gpu-metrics#instrumentation#langchain#llm#llm-observability#mcp#observability#openai#opentelemetry#python#amd-gpu#green-ai#nvidia#co2-tracking

Mandark-droid/genai_otel_instrument має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Community & Adoption (42/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
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»).

80
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

kshitij thakkarОсобистий обліковий запис
15 підписників86 публічних репозиторіївз вер. 2021 р.Traceverse

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIgenai-otel-instrument1.27.04 343890 днів томуopentelemetryobservabilityllmgenaiinstrumentationtracingmetricsmonitoringai-agentsopenaianthropiclangchaincrewaiauto-instrumentationcost-trackinggpu-metricsmcpmodel-context-protocolllm-observabilityai-observability

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
25.6/36Ритм комітів — 37/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 378 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year378
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year37

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 82 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count82
latest_release_tagv1.27.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,8

Спільнота та впровадження

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

42Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

5Критичний
Як обчислюється оцінка
4.9/60Зірки — 3 зірок
0/25Форки — 1 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1
stars3
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
48.5/80Щомісячні завантаження — 4 343 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesgenai-otel-instrument
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4 343
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?

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

16Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 86% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,862

Реактивність на issue та PR

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
38.5/42Вирішення issue — закрито 92% issue
28.2/30Прийняття PR — злито 16/17 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs16
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

52Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
8.7/25Охоплення власника — 15 підписників у Mandark-droid
23/25Послужний список — 86 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers15
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMandark-droid
public_repos86
account_age_days1 829
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 — 89 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgenai-otel-instrument
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-agents, ai-observability, anthropic, cost-tracking, crewai, genai, gpu-metrics, instrumentation, langchain, llm, llm-observability, mcp, observability, openai, opentelemetry, python, amd-gpu, green-ai, nvidia, co2-tracking
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-testing.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories4
affected_packages1
assessed_packages6
unassessed_packages106
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 6 резолвлених залежностей із OSV. 106 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

65Добрий · 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 99 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
11/11Статична перевірка типів — genai_otel/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsgenai_otel/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (genai_otel/py.typed)
54.6/55Керовані розміри файлів — 3/384 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes135 925
source_files_sampled384
oversized_source_files3

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

3зірок GitHub
2контриб'юторів
378комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
82релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:genai-otel-instrument@1.27.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIopentelemetry-api>=1.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation>=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-semantic-conventions>=0.45b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp>=1.20.0pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.14.0pyproject.toml
Усі залежності 112

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 106 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIopentelemetry-api—пряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp—пряма
PyPIopentelemetry-instrumentation—пряма
PyPIopentelemetry-sdk—пряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions—пряма
PyPIwrapt—пряма
PyPIamdsmi—непряма
PyPIanthropic—непряма
PyPIautogen-agentchat—непряма
PyPIazure-ai-inference—непряма
PyPIbandit—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIchromadb—непряма
PyPIcodecarbon—непряма
PyPIcohere—непряма
PyPIcrewai—непряма
PyPIdetoxify—непряма
PyPIdspy-ai—непряма
PyPIelasticsearch—непряма
PyPIelevenlabs—непряма
PyPIfaiss-cpu—непряма
PyPIfalkordb—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIgoogle-adk—непряма
PyPIgoogle-api-python-client—непряма
PyPIgoogle-cloud-aiplatform—непряма
PyPIgoogle-generativeai—непряма
PyPIgroq—непряма
PyPIguardrails-ai—непряма
PyPIhaystack-ai—непряма
PyPIhttpx—непряма
PyPIinstructor—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIkafka-python—непряма
PyPIkafka-python2.0.2непряма
PyPIlancedb—непряма
PyPIlangchain—непряма
PyPIlangchain-openai—непряма
PyPIlanggraph—непряма
PyPIliquid-audio—непряма
PyPIlitellm—непряма
PyPIllama-cpp-python—непряма
PyPIllama-index—непряма
PyPImcp—непряма
PyPIminio—непряма
PyPImistralai—непряма
PyPImypy—непряма
PyPImysql-connector-python—непряма
PyPInvidia-ml-py—непряма
PyPIollama—непряма
PyPIopenai—непряма
PyPIopencv-python-headless—непряма
PyPIopeninference-instrumentation—непряма
PyPIopeninference-instrumentation0.1.31непряма
PyPIopeninference-instrumentation-litellm—непряма
PyPIopeninference-instrumentation-litellm0.1.19непряма
PyPIopeninference-instrumentation-mcp—непряма
PyPIopeninference-instrumentation-mcp1.3.0непряма
PyPIopeninference-instrumentation-smolagents—непряма
PyPIopeninference-instrumentation-smolagents0.1.11непряма
PyPIopeninference-semantic-conventions0.1.17непряма
PyPIopensearch-py—непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-elasticsearch—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-httpx—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-kafka-python—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-mysql—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-opensearch-py—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-psycopg2—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-pymongo—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-redis—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests—непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-sqlalchemy—непряма
PyPIpika—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpinecone—непряма
PyPIpresidio-analyzer—непряма
PyPIpresidio-anonymizer—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpyautogen—непряма
PyPIpydantic-ai—непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpymilvus—непряма
PyPIpymongo—непряма
PyPIpypdf—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIqdrant-client—непряма
PyPIredis—непряма
PyPIreplicate—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIsafety—непряма
PyPIsambanova—непряма
PyPIsarvamai—непряма
PyPIsentence-transformers—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPIspacy—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsqlalchemy—непряма
PyPItogether—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItwine—непряма
PyPIvllm—непряма
PyPIweaviate-client—непряма
PyPIwheel—непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 6 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 106 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
kafka-python2.0.2непрямависока42.3.2

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 Mandark-droid/genai_otel_instrument. Читати поруч →

99pydantic/logfireAI observability platform for production LLM and agent systems.Винятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.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.Винятковий99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98SigNoz/signozSigNoz is an open-source, OpenTelemetry-native observability platform for your team and their AI agents. Get logs, metrics, and traces in one tool with features like APM, distributed tracing, log management, infra monitoring, etc. Combined with SigNoz MCP and a native AI teammate (in SigNoz Cloud) it helps you build more resilient apps.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.