Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 01:04 UTC

Nixtla / nixtla

TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for time series trained on over 100B data points. It's capable of accurately predicting various domains such as retail, electricity, finance, and IoT with just a few lines of code 🚀.

Jupyter NotebookВласна ліцензія★ 4 008 зірок⑂ 336 форківз вер. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#time-series#time-series-forecasting#deep-learning#forecasting#gpt#generative-ai-time-series#timegpt#anomaly-detection#artificial-intelligence#gpts#llm#foundation-models#llms#agentic-ai#agent

Nixtla/nixtla має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Sustainability & Governance (76/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

96
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»).

96
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 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NixtlaОрганізація · підтверджений домен
2 852 підписники41 публічний репозиторійз бер. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPInixtla0.8.057 3053158 днів томуtime-seriesforecastinggpt

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
30.5/36Ритм комітів — 44/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 159 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year159
human_commit_share0,71
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 52 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~24 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count52
latest_release_tagv0.9.0.dev2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases24
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?

83Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
58.4/60Зірки — 4 008 зірок
21/25Форки — 336 форків
8.7/15Спостерігачі — 37 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks336
stars4 008
watchers37
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

79Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
63.4/80Щомісячні завантаження — 57 305 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesnixtla
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads57 305
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)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 60% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 25 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,604

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
32.9/42Вирішення issue — закрито 78% issue
24.3/30Прийняття PR — злито 500/618 вирішених PR
4.3/13Newcomer PR acceptance — злито 1/3 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs500
open_issues44
closed_issues159
prs_merged_7d11
prs_decided_7d13
prs_merged_30d26
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,783
closed_unmerged_prs118
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
24.8/25Охоплення власника — 2 852 підписників у Nixtla
22.9/25Послужний список — 41 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers2 852
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginNixtla
public_repos41
account_age_days2 025

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 58 дн. тому
20/20Історія версій — 31 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesnixtla
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish58

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 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 — 30 out of 30 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.nixtla.io/docs
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 15 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicstime-series, time-series-forecasting, deep-learning, forecasting, gpt, generative-ai-time-series, timegpt, anomaly-detection, artificial-intelligence, gpts, llm, foundation-models, llms, agentic-ai, agent
has_wikiтак
homepagehttps://www.nixtla.io/docs
docs_sitehttps://www.nixtla.io/docs
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

77Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

71Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,1
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_packages22
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:nixtla@0.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 22 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.

81Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://www.nixtla.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 57 з 71 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://www.nixtla.io/llms.txt
legible_history_share0,803
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, experiments/azure-automl-forecasting/Makefile, experiments/foundation-time-series-arena/Makefile, experiments/lag-llama/Makefile, experiments/prophet/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — nixtla/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 9 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 29 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, experiments/azure-automl-forecasting/Makefile, experiments/foundation-time-series-arena/Makefile, experiments/lag-llama/Makefile, experiments/prophet/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configsnixtla/py.typed
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,29

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (nixtla/py.typed)
53.7/55Керовані розміри файлів — 3/130 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes205 114
source_files_sampled130
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — timegpt-docs/openapi.json
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalні
api_schema_filestimegpt-docs/openapi.json
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

4 008зірок GitHub
25контриб'юторів
159комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
52релізів
1бас-фактор
44відкритих 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 ★ / 336 ⇿
0Зірки
336Форки
51Релізи

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.

0125250375333302021-102024-042026-09
Мажорні 0Мінорні 8Патчі 32

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1сукупно

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 · 2026-09-18 01:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIannotated-types—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.11.0pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.0,<24.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10pyproject.toml
PyPItenacity—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIutilsforecast>=0.2.15pyproject.toml
Усі залежності 295

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 280 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIannotated-types0.7.0пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPInarwhals2.16.0пряма
PyPIorjson3.11.6пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.2.3пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpyarrow23.0.1пряма
PyPIpydantic2.12.3пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPItenacity9.1.2пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIutilsforecast—пряма
PyPIutilsforecast0.2.15пряма
PyPIadagio0.2.6непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalembic1.17.0непряма
PyPIanyio4.11.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasn1crypto1.5.1непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIazure-ai-ml—непряма
PyPIazure-identity—непряма
PyPIazureml-core—непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.2непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIboto31.42.41непряма
PyPIbotocore1.42.41непряма
PyPIcertifi2025.10.5непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcloudpickle3.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoreforecast0.0.16непряма
PyPIcoverage7.11.0непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.5непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdash3.2.0непряма
PyPIdask2026.1.2непряма
PyPIdatasetsforecast1.0.0непряма
PyPIdebugpy1.8.17непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistributed2026.1.2непряма
PyPIduckdb1.4.1непряма
PyPIeinshape—непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexchange-calendars4.11.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfire—непряма
PyPIfire0.7.1непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2025.9.0непряма
PyPIfugue0.9.6непряма
PyPIgluonts—непряма
PyPIgreenlet3.2.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhierarchicalforecast1.3.0непряма
PyPIholidays0.83непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIintel-cmplr-lib-rt2025.2.1непряма
PyPIipykernel7.0.1непряма
PyPIipython8.32.0непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.5.2непряма
PyPIjson50.12.1непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-builder1.0.2непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.6.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIkorean-lunar-calendar0.3.1непряма
PyPIlark1.3.0непряма
PyPIlightgbm—непряма
PyPIlightgbm4.6.0непряма
PyPIlightning-utilities0.15.2непряма
PyPIllvmlite0.45.1непряма
PyPIlocket1.0.0непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.7непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImlforecast—непряма
PyPImlforecast1.0.2непряма
PyPImltable—непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultidict6.7.0непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.5непряма
PyPIneuralforecast—непряма
PyPIneuralforecast3.1.2непряма
PyPInixtla—непряма
PyPInixtla0.9.0.dev2непряма
PyPInixtlats0.5.2непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.62.1непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIoptuna4.5.0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandas-market-calendars5.1.1непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpartd1.4.2непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip-licenses5.5.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.0непряма
PyPIplotly5.24.1непряма
PyPIplotly6.3.1непряма
PyPIplotly-resampler0.10.0непряма
PyPIplotly-resampler0.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.34.0непряма
PyPIpolars-runtime-321.34.0непряма
PyPIpre-commit4.3.0непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIprometheus-client0.23.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprophet—непряма
PyPIprotobuf6.33.5непряма
PyPIpsutil7.1.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy4j0.10.9.9непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpydantic-core2.41.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyluach2.3.0непряма
PyPIpyopenssl26.4.0непряма
PyPIpyparsing3.2.5непряма
PyPIpyreadr0.5.2непряма
PyPIpyspark4.0.1непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv—непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywinpty3.0.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIquadprog0.1.13непряма
PyPIray2.56.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIretrying1.4.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich—непряма
PyPIrich14.3.2непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIruff0.15.1непряма
PyPIs3fs—непряма
PyPIs3transfer0.16.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshap0.49.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIslicer0.0.8непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowflake-connector-python4.7.1непряма
PyPIsnowflake-snowpark-python1.45.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsqlalchemy2.0.44непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstatsforecast—непряма
PyPIstatsforecast2.0.2непряма
PyPIstatsmodels0.14.5непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItblib3.2.2непряма
PyPItensorboardx2.6.4непряма
PyPItermcolor3.1.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.3.0непряма
PyPItomlkit0.14.0непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorchmetrics1.8.2непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriad1.0.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItsdownsample0.1.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPItzlocal5.3.1непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwandb—непряма
PyPIwcwidth0.2.14непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.6непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIxlrd2.0.2непряма
PyPIyarl1.22.0непряма
PyPIzict3.0.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:nixtla@0.8.0 тягне 22 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 Nixtla/nixtla. Читати поруч →

99google/adk-pythonAn open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий97langgenius/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.Винятковий97Significant-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.Винятковий96unit8co/dartsA python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.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.