Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-26 15:02 UTC

Nayjest / lm-proxy

OpenAI-compatible HTTP LLM proxy / gateway for multi-provider inference (Google, Anthropic, OpenAI, PyTorch). Lightweight, extensible Python/FastAPI—use as library or standalone service.

PythonMIT★ 150 зірок⑂ 14 форківз трав. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаПлагінМережевий сервісяк це визначено
#ai#anthropic#api-proxy#fastapi#google-ai#language-models#llm#llm-api#llm-inference#llm-proxy#openai#openai-api#proxy#proxy-server#pyton#llm-gateway

Nayjest/lm-proxy має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (87/100), найнижчий — Sustainability & Governance (60/100). Останнє оновлення — сьогодні. 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

Vitalii StepanenkoОсобистий обліковий запис
90 підписників144 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
PyPIlm-proxy3.3.11 822247 днів томуllmlarge-language-modelsaigptopenaiproxyhttpproxy-serverllm-gatewayanthropicgoogle-genai

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 291 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 26 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year291
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 18 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~21,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count18
latest_release_tagv3.3.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases21,7
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

50Помірний
Як обчислюється оцінка
35.3/60Зірки — 150 зірок
9.3/25Форки — 14 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks14
stars150
watchers10
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_servicesgithub.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
43.5/80Щомісячні завантаження — 1 822 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslm-proxy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 822
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)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
8.1/13.5Широта контриб’юторів — 6 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,924

Реактивність на issue та PR

65Добрий
Як обчислюється оцінка
29.2/42Вирішення issue — закрито 70% issue
25.9/30Прийняття PR — злито 44/51 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs44
open_issues7
closed_issues16
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,696
closed_unmerged_prs7
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

61Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
14.1/25Охоплення власника — 90 підписників у Nayjest
25/25Послужний список — 144 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~16 р.
Використані вхідні дані
followers90
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginNayjest
public_repos144
account_age_days6 126
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 7 дн. тому
20/20Історія версій — 24 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslm-proxy
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 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 — 16 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, anthropic, api-proxy, fastapi, google-ai, language-models, llm, llm-api, llm-inference, llm-proxy, openai, openai-api, proxy, proxy-server, pyton, llm-gateway
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?

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
0.8/7.5Code-Review — Found 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 — 26 commit(s) and 3 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages85
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:lm-proxy@3.3.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 85 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.

63Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

69Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
24/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 45 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,45
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5 290

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Статична перевірка типів
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
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_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,07
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 — 0/44 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes11 549
source_files_sampled44
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

150зірок GitHub
6контриб'юторів
291комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
18релізів
1бас-фактор
7відкритих 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 ★ / 14 ⇿
0Зірки
14Форки
12Релізи

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.

03581013151412025-102026-032026-08
Мажорні 2Мінорні 4Патчі 6
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 · 2026-08-26 15:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
1Code-ReviewFound 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained26 commit(s) and 3 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
10SASTSAST tool is run on all commits
9Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIai-microcore>=6.7.1,<7pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.136.3,<1pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.41.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.24.0,<1pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.5,<3pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.12.5pyproject.toml
PyPIwebsockets>=14.0,<16pyproject.toml
Усі залежності 105

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 98 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIai-microcore6.7.1пряма
PyPIfastapi0.141.1пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIrequests2.33.1пряма
PyPItyper0.24.1пряма
PyPIuvicorn0.42.0пряма
PyPIwebsockets15.0.1пряма
PyPIaiofile3.12.3непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic0.88.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIauthlib1.7.2непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIcachetools7.0.5непряма
PyPIcaio0.12.2непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIchardet5.2.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcyclopts4.10.1непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIdocstring-parser0.16непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIemail-validator2.3.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfastmcp3.4.7непряма
PyPIfastmcp-slim3.4.7непряма
PyPIgoogle-auth2.49.1непряма
PyPIgoogle-genai1.70.0непряма
PyPIgriffelib2.2.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.13.0непряма
PyPIjoserfc1.7.4непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-path0.4.5непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImcp1.29.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPIopenai1.109.1непряма
PyPIopenapi-pydantic0.5.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.40.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpathable0.5.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpy-key-value-aio0.4.5непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyperclip1.11.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.3.32непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrich-rst1.3.2непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette3.3.4непряма
PyPIstarlette1.6.0непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItiktoken0.12.0непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIuncalled-for0.2.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:lm-proxy@3.3.1 тягне 85 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 Nayjest/lm-proxy. Читати поруч →

97redis/redis-vl-pythonRedis Vector Library (RedisVL) -- the AI-native Python client for Redis.Винятковий97langchain4j/langchain4jLangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.Винятковий96yamadashy/repomix📦 Repomix is a powerful tool that packs your entire repository into a single, AI-friendly file. Perfect for when you need to feed your codebase to Large Language Models (LLMs) or other AI tools like Claude, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Gemini, Gemma, Llama, Grok, and more.Винятковий98Significant-Gravitas/AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.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.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.