Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.30.0 · метрики 2.5.0 · 2026-08-04 18:01 UTC

Nayjest / ai-microcore

A handy lib for smooth interaction with large language models (LLMs) and crafting AI apps.

PythonMIT★ 107 зірок⑂ 7 форківз черв. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаMCP-серверяк це визначено
#ai#generative-ai#llm#nlp#rag#vector-database#anthropic#generative-ai-tools#gpt#llm-framework#mcp#openai#prompt-engineering#python

Nayjest/ai-microcore має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (92/100), найнижчий — Security (48/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Vitalii StepanenkoОсобистий обліковий запис
85 підписників92 публічні репозиторіїз лист. 2009 р.@metricinsights

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIai-microcore6.6.1-1425 днів томуllmlarge-language-modelsaisimilarity-searchai-searchgptopenaiframeworkadapteranthropicgoogle-geminigoogle-vertex-ai

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

92Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
22.2/36Ритм комітів — 32/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 398 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year398
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year32

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 5 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~5,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv6.6.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases5,8
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?

63Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
32.9/60Зірки — 107 зірок
6.5/25Форки — 7 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks7
stars107
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesapp.codacy.com, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 94% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,936

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
22.2/42Вирішення issue — закрито 53% issue
29.3/30Прийняття PR — злито 88/90 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs88
open_issues33
closed_issues37
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d5
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,529
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

61Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13.9/25Охоплення власника — 85 підписників у Nayjest
25/25Послужний список — 92 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~16 р.
Використані вхідні дані
followers85
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginNayjest
public_repos92
account_age_days6 104
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 5 дн. тому
20/20Історія версій — 142 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesai-microcore
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish5

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, .pylintrc
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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_configні

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 14 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, generative-ai, llm, nlp, rag, vector-database, anthropic, generative-ai-tools, gpt, llm-framework, mcp, openai, prompt-engineering, python
has_wikiтак
homepage—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

48Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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
2.2/7.5Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 12 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): signed_releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

56Помірний
Як обчислюється оцінка
7/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: fastmcp 2.14.7 (critical 10.0)
19/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: diskcache 5.6.3 (moderate)
30.2/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 173 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories8
affected_packages2
assessed_packages93
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, moderate 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:ai-microcore@6.6.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 93 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.

50Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

16Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
16.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 31 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,31
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, .pylintrc
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 8 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,08
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 — 0/110 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes27 898
source_files_sampled110
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

60Помірний
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—

Ключові факти

107зірок GitHub
5контриб'юторів
398комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
33відкритих 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 ★ / 7 ⇿
0Зірки
7Форки
93Релізи

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.

1234567712023-102025-022026-06
Мажорні 4Мінорні 26Патчі 44

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

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 · 2026-08-04 18:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 4 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIopenai>=0.28.1,<3pyproject.toml
PyPIpython-dotenv~=1.2.2pyproject.toml
PyPIJinja2~=3.1.2pyproject.toml
PyPIcolorama~=0.4.6pyproject.toml
PyPIPyYAML~=6.0pyproject.toml
PyPIchardet~=5.2.0pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.7.0,<1.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.10.1,<2.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=2.10.2,<3.0pyproject.toml
PyPIdocstring_parser~=0.16.0pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28.1pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.12.5pyproject.toml
Усі залежності 35

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 23 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIchardet—пряма
PyPIcolorama—пряма
PyPIdocstring-parser—пряма
PyPIfastmcp—пряма
PyPIhttpx—пряма
PyPIjinja2—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIopenai—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dotenv—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPItiktoken—пряма
PyPIai-microcore4.3.1непряма
PyPIaiohttp—непряма
PyPIanthropic—непряма
PyPIanthropic0.64.0непряма
PyPIazure-identity—непряма
PyPIazure-identity-broker—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIchromadb—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIgoogle-genai—непряма
PyPIgoogle-generativeai0.8.5непряма
PyPIpdoc—непряма
PyPIpyflakes—непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIqdrant-client—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItwine—непряма
PyPIwatchdog—непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:ai-microcore@6.6.1 тягне 93 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
fastmcp2.14.7прямакритична63.2.0
diskcache5.6.3непрямапомірна2—

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

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з Nayjest/ai-microcore. Читати поруч →

100deepset-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.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.Винятковий96strands-agents/harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.Винятковий100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the leading document agent and OCR platformВинятковий

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 v2.5.0, схема v0.30.0 — повна методологія · вікі метрик.

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