Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-28 03:39 UTC

NVIDIA / warp

A Python framework for GPU-accelerated simulation, robotics, and machine learning.

Python · C++Apache-2.0★ 7 037 зірок⑂ 601 форкз бер. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#differentiable-programming#python#gpu-acceleration#nvidia#gpu#cuda#nvidia-warp

NVIDIA/warp має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Security (70/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

98
загалом / 100
Винятковий

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»).

98
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 86 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA CorporationОрганізація · підтверджений домен
29 407 підписників800 публічних репозиторіївз трав. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIwarp-lang1.16.01 230 6155125 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 891 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 891
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 53 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 25 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~27,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count53
latest_release_tagv1.16.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release25
mean_days_between_releases27,2

Спільнота та впровадження

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

94Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 7 037 зірок
23.2/25Форки — 601 форків
9.5/15Спостерігачі — 53 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks601
stars7 037
watchers53
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 230 615 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageswarp-lang
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 230 615
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?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 32% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 90 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled90
top_contributor_share0,321

Реактивність на issue та PR

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
33.6/42Вирішення issue — закрито 80% issue
6.5/30Прийняття PR — злито 66/304 вирішених PR
3.2/13Newcomer PR acceptance — злито 2/8 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs66
open_issues280
closed_issues1 111
prs_merged_7d1
prs_decided_7d5
prs_merged_30d2
prs_decided_30d29
issue_closed_ratio0,799
closed_unmerged_prs238
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 29 407 підписників у NVIDIA
25/25Послужний список — 800 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers29 407
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginNVIDIA
public_repos800
account_age_days5 222

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 25 дн. тому
20/20Історія версій — 51 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageswarp-lang
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish25

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://nvidia.github.io/warp/stable/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdifferentiable-programming, python, gpu-acceleration, nvidia, gpu, cuda, nvidia-warp
has_wikiні
homepagehttps://nvidia.github.io/warp/stable/
docs_sitehttps://nvidia.github.io/warp/stable/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 1 out of 1 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 12 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 — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
3.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,2

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_packages1
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:warp-lang@1.16.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 1 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.

88Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes7 023

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, warp/examples/cpp/00_cubin_launch/Makefile, warp/examples/cpp/01_source_include/Makefile, warp/examples/cpp/02_apic_visualization/Makefile, warp/examples/cpp/03_apic_visualization_cpu/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — warp/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 7 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, warp/examples/cpp/00_cubin_launch/Makefile, warp/examples/cpp/01_source_include/Makefile, warp/examples/cpp/02_apic_visualization/Makefile, warp/examples/cpp/03_apic_visualization_cpu/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configswarp/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (warp/py.typed)
52.5/55Керовані розміри файлів — 35/784 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes682 015
source_files_sampled784
oversized_source_files35

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

7 037зірок GitHub
90контриб'юторів
1 891комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
53релізів
2бас-фактор
280відкритих 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 ★ / 601 ⇿
0Зірки
601Форки
53Релізи

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.

0100200300400500600574302022-032024-062026-08
Мажорні 1Мінорні 23Патчі 23

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2сукупно

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 · 2026-08-28 03:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests1 out of 1 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—pyproject.toml
Усі залежності 115

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 112 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIblosc1.11.4непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.1непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-bindings13.3.0непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.5непряма
PyPIcuda-toolkit12.6.3непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIfsspec2025.12.0непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.11.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.7.77непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.29.3непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-sphinx-theme0.0.9.post1непряма
PyPInvtx0.2.14непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.1непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIpsutil7.2.0непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.19.0непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.20.0непряма
PyPIpyglet2.1.11непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch2.13.0+cu126непряма
PyPItorch2.13.0+cu130непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIusd-core26.8непряма
PyPIusd-exchange3.0.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:warp-lang@1.16.0 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.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з NVIDIA/warp. Читати поруч →

96NVIDIA/ccclCUDA Core Compute LibrariesВинятковий99NVIDIA/cudfcuDF - GPU DataFrame Library Винятковий98cupy/cupyNumPy & SciPy for GPUВинятковий98NVIDIA/cumlNVIDIA cuML: GPU-Accelerated Machine LearningВинятковий97flashinfer-ai/flashinferFlashInfer: Kernel Library for LLM ServingВинятковий98NVIDIA/Megatron-LMOngoing research training transformer models at scaleВинятковий

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.