NVIDIA / cutile-python
cuTile is a programming model for writing parallel kernels for NVIDIA GPUs
NVIDIA/cutile-python має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — AI Readiness (58/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.
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»).
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Пакетні екосистеми
| Реєстр | Пакет | Версія | Завантажень / міс | Версії | Остання публікація |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | cuda-tile | 1.6.0 | 3 508 630 | 19 | 2 дні тому |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 36/36 | Свіжість push — останній push 2 дн. тому |
| 30.5/36 | Ритм комітів — 44/52 тижнів із комітами |
| 18/18 | Обсяг комітів — 653 комітів за останній рік |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 653 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 2 |
| active_weeks_last_year | 44 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 16.2/27 | Випускає релізи — 8 тегів версій (без релізів GitHub) |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому |
| 27/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~39,1 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 8 |
| latest_release_tag | v1.6.0 |
| releases_from_tags | так |
| days_since_latest_release | 8 |
| mean_days_between_releases | 39,1 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 54/60 | Зірки — 2 144 зірок |
| 18.2/25 | Форки — 153 форків |
| 7/15 | Спостерігачі — 19 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 153 |
| stars | 2 144 |
| watchers | 19 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 16.9/22.5 | Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією |
| 18/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 6.3/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 0 |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | так |
Впровадження в екосистемі (завантаження)
Як обчислюється оцінка
| 80/80 | Щомісячні завантаження — 3 508 630 завантажень/місяць у pypi |
| 0/20 | Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє |
Використані вхідні дані
| packages | cuda-tile |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 3 508 630 |
| unverified_packages_excluded | — |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Як обчислюється оцінка
| 36/54 | Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 16.7/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 26% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 20 контриб’юторів |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 3 |
| contributors_sampled | 20 |
| top_contributor_share | 0,257 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 30.9/42 | Вирішення issue — закрито 74% issue |
| 1.4/30 | Прийняття PR — злито 1/22 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн. |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 1 |
| open_issues | 19 |
| closed_issues | 53 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 1 |
| issue_closed_ratio | 0,736 |
| closed_unmerged_prs | 21 |
| first_time_authors_30d | 1 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 1 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 20/20 | Верифікований домен |
| 25/25 | Охоплення власника — 29 999 підписників у NVIDIA |
| 25/25 | Послужний список — 801 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 29 999 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | так |
| owner_login | NVIDIA |
| public_repos | 801 |
| account_age_days | 5 237 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 35/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 19 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | cuda-tile |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 2 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 1 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — .flake8 |
| 9.6/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | так |
| has_precommit_config | так |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 7 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | gpu, kernel, python, tile, cutile, tile-based-programming, parallel-kernels |
| has_wiki | так |
| homepage | — |
| docs_site | https://docs.nvidia.com/cuda/cutile-python |
| has_readme | так |
| has_docs_dir | так |
| has_description | так |
Безпека
Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?
Стан безпеки
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Політика безпеки (SECURITY.md) |
| 0/25 | Конфігурація Dependabot |
| 25/25 | Файли фіксації залежностей — uv.lock |
| 0/20 | Процес CodeQL |
Використані вхідні дані
| source | file_signals |
| lockfiles | uv.lock |
| manifests | docs/requirements.txt, pyproject.toml, setup.py, test/requirements-ft.txt, test/requirements.txt |
| has_codeql_workflow | ні |
| has_security_policy | так |
| has_dependabot_config | ні |
Сповіщення про залежності
Як обчислюється оцінка
| 35/35 | Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень |
| 25/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 1 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора |
| 15/15 | Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.nvidia.com/llms.txt) |
| 11.2/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 21 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | так |
| llms_txt_url | https://docs.nvidia.com/llms.txt |
| legible_history_share | 0,21 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 18/18 | Розгортання однією командою — docs/Makefile, experimental/cuda-lang/docs/Makefile |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — .flake8 |
| 0/11 | Статична перевірка типів |
| 10/10 | Відтворюване середовище — lockfile |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 0/8 | Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | uv.lock |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | docs/Makefile, experimental/cuda-lang/docs/Makefile |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів |
| 53.6/55 | Керовані розміри файлів — 12/484 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 297 749 |
| source_files_sampled | 484 |
| oversized_source_files | 12 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 0/20 | Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples, samples |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples, samples |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Ключові факти
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
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/12 09:03:54 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Докладніше
Історія зірок і форків 0 ★ / 153 ⇿
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.
Прямі залежності 1
| Реєстр | Пакет | Обмеження версії | Маніфест |
|---|---|---|---|
| PyPI | typing-extensions | — | 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
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:cuda-tile@1.6.0 тягне 1 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.
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.