Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-11 07:27 UTC

NVIDIA / sphinx-llm

LLM extensions for Sphinx Documentation

PythonApache-2.0★ 36 зірок⑂ 11 форківз лист. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#documentation#llm#sphinx-doc#sphinx-extension

NVIDIA/sphinx-llm має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (89/100), найнижчий — Security (54/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA CorporationОрганізація
28 831 підписник782 публічні репозиторіїз трав. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIsphinx-llm0.4.1235 76610130 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

73Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

70Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
8.3/36Ритм комітів — 12/52 тижнів із комітами
15.3/18Обсяг комітів — 49 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year49
human_commit_share1
days_since_last_push3
active_weeks_last_year12

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 10 тегів версій (без релізів GitHub)
27/36Свіжість релізів — останній реліз 131 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~29,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count10
latest_release_tag0.4.1
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release131
mean_days_between_releases29,4
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?

61Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
25/60Зірки — 36 зірок
8.3/25Форки — 11 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks11
stars36
watchers3
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.6/80Щомісячні завантаження — 235 766 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagessphinx-llm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads235 766
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?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
4.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 80% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,8

Реактивність на issue та PR

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.6/42Вирішення issue — закрито 90% issue
29/30Прийняття PR — злито 59/61 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 11/11 PR від новачків за 30 дн.
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 17/30 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs59
open_issues6
closed_issues51
prs_merged_7d11
prs_decided_7d11
prs_merged_30d11
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,895
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d11
first_time_prs_decided_30d11

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 28 831 підписників у NVIDIA
25/25Послужний список — 782 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers28 831
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginNVIDIA
public_repos782
account_age_days5 205
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 130 дн. тому
20/20Історія версій — 10 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessphinx-llm
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish130

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

89Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdocumentation, llm, sphinx-doc, sphinx-extension
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 17/30 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 11 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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 — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages24
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:sphinx-llm@0.4.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 24 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.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
37/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 59 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,694
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4 102

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

67Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4.7/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 85 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,024
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/12 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes41 889
source_files_sampled12
oversized_source_files0

Ключові факти

36зірок GitHub
5контриб'юторів
49комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
10релізів
1бас-фактор
6відкритих 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 ★ / 11 ⇿
0Зірки
11Форки
3Релізи

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.

0246810121122026-022026-052026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 1
OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3сукупно

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 · 2026-08-11 07:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 17/30 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIsphinx-markdown-builder>=0.6.8pyproject.toml
PyPIsphinx>=5pyproject.toml
Усі залежності 76

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 71 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIsphinx7.4.7пряма
PyPIsphinx8.1.3пряма
PyPIsphinx9.0.4пряма
PyPIsphinx9.1.0пряма
PyPIsphinx-markdown-builder0.6.10пряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcoverage7.15.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize1.5.0непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPIopenai2.48.0непряма
PyPIopenai2.53.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstarlette0.49.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.39.0непряма
PyPIuvicorn0.52.1непряма
PyPIwatchfiles1.1.1непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwebsockets15.0.1непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:sphinx-llm@0.4.1 тягне 24 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 NVIDIA/sphinx-llm. Читати поруч →

94sphinx-gallery/sphinx-gallerySphinx extension for automatic generation of an example galleryВинятковий94upstash/context7Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editorsВинятковий93chaitin/PandaWikiPandaWiki 是一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，帮助你快速构建智能化的 产品文档、技术文档、FAQ、博客系统，借助大模型的力量为你提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索等能力。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.Винятковий100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the leading document agent and OCR platformВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.