Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-02 21:25 UTC

Metaculus / forecasting-tools

A framework for building a AI Forecasting Bot for Metaculus. Additionally AI Forecasting tools to help humans forecast the future.

Python · Jupyter NotebookMIT★ 83 зірки⑂ 41 форкз груд. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai#forecasting#future#metaculus#prediction#reasoning-agent#research-tool

Metaculus/forecasting-tools має індекс здоров’я 73 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

73
загалом / 100
Добрий

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»).

73
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MetaculusОрганізація
58 підписників18 публічних репозиторіївз серп. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIforecasting-tools0.3.345 717980 днів томуaiforecastingresearchmetaculuspredictionfuturemarket

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

59Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
33.2/36Ритм комітів — 48/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 152 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year152
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48

Дисципліна релізів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36Свіжість релізів — релізів немає
0/27Ритм релізів — релізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count0
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?

56Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
31/60Зірки — 83 зірок
13.4/25Форки — 41 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks41
stars83
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 (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

78Добрий
Як обчислюється оцінка
62.1/80Щомісячні завантаження — 45 717 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesforecasting-tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads45 717
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 69% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 11 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,688

Реактивність на issue та PR

52Помірний
Як обчислюється оцінка
20.3/42Вирішення issue — закрито 48% issue
24.6/30Прийняття PR — злито 252/307 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs252
open_issues15
closed_issues14
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d21
prs_decided_30d22
issue_closed_ratio0,483
closed_unmerged_prs55
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

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
12.7/25Охоплення власника — 58 підписників у Metaculus
21.3/25Послужний список — 18 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers58
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginMetaculus
public_repos18
account_age_days2 243

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 — 98 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesforecasting-tools
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://forecasting-tools.streamlit.app/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, forecasting, future, metaculus, prediction, reasoning-agent, research-tool
has_wikiтак
homepagehttps://forecasting-tools.streamlit.app/
docs_sitehttps://forecasting-tools.streamlit.app/
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

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 1 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
0/7.5Vulnerabilities — 56 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
5.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: litellm 1.83.7 (critical 9.8), aiohttp 3.13.5 (high 7.5), python-dotenv 1.0.1 (moderate 6.6)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
25/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 165 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories109
affected_packages11
assessed_packages239
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 3, high 7, moderate 1
direct_affected_packages3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 239 резолвлених залежностей із OSV. 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.

78Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursor/rules/code-tests.mdc, .cursor/rules/general-guidelines.mdc
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.docker.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 93 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.docker.com/llms.txt
legible_history_share0,959
agent_instruction_files.cursor/rules/code-tests.mdc, .cursor/rules/general-guidelines.mdc
agent_instruction_max_bytes634

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 15 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,15
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 2/310 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes104 241
source_files_sampled310
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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

83зірок GitHub
11контриб'юторів
152комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
0релізів
1бас-фактор
15відкритих 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:forecasting-tools@0.3.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 41 ⇿
0Зірки
41Форки

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.

0102030404022025-012025-112026-10

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

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 · 2026-10-02 21:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
0Vulnerabilities56 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 33
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIopenai>=1.51.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.8.0,<0.20.0pyproject.toml
PyPIaiofiles>=24.1.0,<26.0.0pyproject.toml
PyPIaiohttp^3.9.3pyproject.toml
PyPIaiolimiter^1.1.0pyproject.toml
PyPIasyncio>=3.0.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPInest-asyncio^1.5.8pyproject.toml
PyPIrequests^2.32.3pyproject.toml
PyPIpydantic^2.9.2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv^1.0.0pyproject.toml
PyPItenacity>=8.0.0,<10.0.0pyproject.toml
PyPIpillow>=9.0.0,<13.0.0pyproject.toml
PyPItypeguard^4.3.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn^1.5.2pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.59.1,<2.0.0,!=1.76.*,!=1.77.*,!=1.82.7,!=1.82.8pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIexceptiongroup^1.2.2pyproject.toml
PyPIfaker>=37.0.0,<41.0.0pyproject.toml
PyPIplotly>=5.24.1,<8.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3,<4.0.0pyproject.toml
PyPIstreamlit^1.20.0pyproject.toml
PyPIasknews>=0.9.1,<0.15.0pyproject.toml
PyPIunidecode^1.4.0pyproject.toml
PyPIhyperbrowser>=0.53.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpendulum^3.1.0pyproject.toml
PyPIopenai-agents>=0.2.0,<0.23.0pyproject.toml
PyPIboto3>=1.34,<2.0.0pyproject.toml
PyPIplaywright>=1.44,<2.0.0pyproject.toml
PyPIfirecrawl-py>=4.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPItrafilatura>=1.9,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpymupdf4llm>=0.0.17,<1.0.0pyproject.toml
PyPIcloakbrowser>=0.3.31,<0.4.0pyproject.toml
Усі залежності 239

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 33 прямих і 206 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiofiles25.1.0пряма
PyPIaiohttp3.13.5пряма
PyPIaiolimiter1.3.0пряма
PyPIasknews0.14.3пряма
PyPIasyncio4.0.0пряма
PyPIboto31.43.89пряма
PyPIcloakbrowser0.3.32пряма
PyPIexceptiongroup1.3.1пряма
PyPIfaker40.38.0пряма
PyPIfirecrawl-py4.41.0пряма
PyPIhyperbrowser1.4.2пряма
PyPIlitellm1.83.7пряма
PyPInest-asyncio1.6.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIopenai2.30.0пряма
PyPIopenai-agents0.17.3пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpendulum3.2.0пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIplaywright1.62.0пряма
PyPIplotly7.0.0пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpymupdf4llm0.3.4пряма
PyPIpython-dotenv1.0.1пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIstreamlit1.63.0пряма
PyPItenacity9.1.4пряма
PyPItiktoken0.12.0пряма
PyPItrafilatura2.2.0пряма
PyPItypeguard4.6.0пряма
PyPIunidecode1.4.0пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIaltair6.2.2непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasgiref3.12.1непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIbotocore1.43.89непряма
PyPIcachetools7.1.8непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcourlan1.4.0непряма
PyPIcrontab1.0.5непряма
PyPIcryptography46.0.6непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdateparser1.4.3непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIemail-validator2.3.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfastuuid0.14.0непряма
PyPIfilelock3.32.5непряма
PyPIfonttools4.64.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIgreenlet3.5.5непряма
PyPIgriffelib2.3.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhtmldate1.10.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpcore22.12.0непряма
PyPIhttptools0.8.0непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhttpx22.12.0непряма
PyPIhttpx2-jsfetch1.0непряма
PyPIhuggingface-hub1.16.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimportlib-metadata8.5.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.6.0непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.3непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.21.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.3непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjustext3.0.2непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlxml6.1.3непряма
PyPIlxml-html-clean0.4.5непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImcp1.30.0непряма
PyPImcp-types2.2.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.2непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIopentelemetry-api1.44.0непряма
PyPIorjson3.12.0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.7непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprettytable3.18.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf7.36.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow25.0.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpydeck0.9.3непряма
PyPIpyee13.0.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpymupdf1.28.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpypistats1.14.0непряма
PyPIpyproject-api1.11.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.0непряма
PyPIpython-json-logger4.2.0непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpython-slugify8.0.4непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.9.3непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIs3transfer0.19.2непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsse-starlette3.4.11непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.6.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItext-unidecode1.3непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItime-machine3.5.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItld0.13.2непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItox4.61.2непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPItyper0.27.2непряма
PyPItypes-requests2.33.0.20260906непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPItzlocal5.4.4непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.52.4непряма
PyPIvirtualenv21.7.8непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.8.3непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.2непряма
PyPIwebsockets15.0.1непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 11

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 239 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 11 мають відомі сповіщення, з них 3 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
litellm1.83.7прямакритична181.96.2
cryptography46.0.6непрямакритична950.0.0
pyjwt2.13.0непрямакритична262.15.0
aiohttp3.13.5прямависока283.14.3
click8.1.8непрямависока18.3.3
jupyterlab4.6.3непрямависока67.6.3
notebook7.6.2непрямависока27.6.3
tornado6.5.8непрямависока36.5.9
urllib32.7.0непрямависока62.8.0
virtualenv21.7.8непрямависока821.7.13
python-dotenv1.0.1прямапомірна21.2.2

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 Metaculus/forecasting-tools. Читати поруч →

98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий95statsmodels/statsmodelsStatsmodels: statistical modeling and econometrics in PythonВинятковий95sktime/pytorch-forecastingTime series forecasting with PyTorchВинятковий94assafelovic/gpt-researcherAn autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providersВинятковий100deepset-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.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.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.