Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-13 14:14 UTC

MartinPdeS / PackLab

Python/C++ toolkit for 3D hard-sphere systems: Percus–Yevick correlations, RSA packing, Metropolis Monte Carlo, and structure-aware scattering.

C++ · PythonMIT★ 1 зірка⑂ 0 форківз лист. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#cpp#hard-spheres#monte-carlo#packing#percus-yevick#python#scientific-computing#sphere#structure-factor

MartinPdeS/PackLab має індекс здоров’я 62 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (33/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

62
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»).

62
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 58 калібровано до 62 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Martin Poinsinet de Sivry-HouleОсобистий обліковий запис
18 підписників24 публічні репозиторіїз лют. 2017 р.Amsterdam Medical Center

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIPackLab0.7.132 281200 днів томуrsapackingparticlesspheressimulation

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

71Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
16.9/18Обсяг комітів — 76 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year76
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 2 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~151 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count2
latest_release_tagv0.7.13
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases151

Спільнота та впровадження

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

39Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars1
watchers0
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 (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.8/80Щомісячні завантаження — 2 281 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesPackLab
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 281
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?

44Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
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
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
9/30Прийняття PR — злито 6/20 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_prs6
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, 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
9.2/25Охоплення власника — 18 підписників у MartinPdeS
22.2/25Послужний список — 24 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers18
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMartinPdeS
public_repos24
account_age_days3 522
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 — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesPackLab
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 — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
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://martinpdes.github.io/PackLab/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscpp, hard-spheres, monte-carlo, packing, percus-yevick, python, scientific-computing, sphere, structure-factor
has_wikiтак
homepagehttps://martinpdes.github.io/PackLab/
docs_sitehttps://martinpdes.github.io/PackLab/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

33У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

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.

76Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
1.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 2 з 78 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,026
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes6 283

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — PackLab/py.typed
0/10Відтворюване середовище
5.1/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 78 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageтак
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsPackLab/py.typed
agent_commit_share0,026
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — C++ (статично типізована)
55/55Керовані розміри файлів — 0/110 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageC++
largest_source_bytes19 667
source_files_sampled110
oversized_source_files0

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, 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

1зірок GitHub
1контриб'юторів
76комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
2релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:PackLab@0.7.13; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPITypedUnit—pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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 MartinPdeS/PackLab. Читати поруч →

98InsightSoftwareConsortium/ITKInsight Toolkit (ITK) -- Official Repository. ITK builds on a proven, spatially-oriented architecture for processing, segmentation, and registration of scientific images in two, three, or more dimensions.Винятковий99nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий99NVIDIA/cudfcuDF - GPU DataFrame Library Винятковий98apache/foryA blazingly fast multi-language serialization framework for idiomatic domain objects, schema IDL, and cross-language data exchange.Винятковий98rerun-io/rerunVisualize, query, and stream to train on multimodal robotics 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.