Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-24 11:20 UTC

OpenByteInc / QuantDinger

Open-source AI Trading OS, agent trading, and vibe trading, with Jev System One integration. Research, build Python strategies, backtest, and paper/live trade across crypto, stocks, and forex. Launch your own multi-tenant trading SaaS with built-in user management, billing, payments, and settlement.

PythonApache-2.0★ 13 069 зірок⑂ 2 659 форківз груд. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаMCP-серверМережевий сервісІнструмент командного рядкаяк це визначено
#quantitative-finance#quant#trade#python#fintech#agent#forex#alpaca#binance#backtesting#stocks#finance#crypto#exchange#saas#strategy#mcp-server#jev#typesafe-ai

OpenByteInc/QuantDinger має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (95/100), найнижчий — Sustainability & Governance (58/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Open Byte IncОрганізація
72 підписники5 публічних репозиторіївз лип. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIquantdinger-mcp0.6.2842843 дні томуmcpmodel-context-protocolquantdingerai-agenttradingbacktestquantcursorclaudecodexopenclawnanobot

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

95Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
27.7/36Ритм комітів — 40/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 717 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 25 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year717
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year40

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 83 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count83
latest_release_tagv5.7.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2
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

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 13 069 зірок
25/25Форки — 2 659 форків
10.8/15Спостерігачі — 87 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2 659
stars13 069
watchers87
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_badges12
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
39/80Щомісячні завантаження — 842 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesquantdinger-mcp
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads842
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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 54% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 27 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,544

Реактивність на issue та PR

54Помірний
Як обчислюється оцінка
34.8/42Вирішення issue — закрито 83% issue
12.2/30Прийняття PR — злито 57/140 вирішених PR
5.8/13Newcomer PR acceptance — злито 8/18 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs57
open_issues25
closed_issues120
prs_merged_7d5
prs_decided_7d7
prs_merged_30d14
prs_decided_30d31
issue_closed_ratio0,828
closed_unmerged_prs83
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d18

Власність та опіка

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13.4/25Охоплення власника — 72 підписників у OpenByteInc
6.2/25Послужний список — 5 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers72
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginOpenByteInc
public_repos5
account_age_days97

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 43 дн. тому
20/20Історія версій — 8 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesquantdinger-mcp
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish43

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — backend_api_python/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 3 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://ai.quantdinger.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 19 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquantitative-finance, quant, trade, python, fintech, agent, forex, alpaca, binance, backtesting, stocks, finance, crypto, exchange, saas, strategy, mcp-server, jev, typesafe-ai
has_wikiні
homepagehttps://ai.quantdinger.com
docs_sitehttps://ai.quantdinger.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

67Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

64Помірний
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
2.5/2.5CI-Tests — 3 out of 3 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 25 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

79Добрий
Як обчислюється оцінка
14/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: mcp 1.28.1 (high 7.5)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages29
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:quantdinger-mcp@0.6.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 29 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.

75Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.typesafe.ai/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 97 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.typesafe.ai/llms.txt
legible_history_share0,99
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 717

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — backend_api_python/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 2 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 18/932 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes219 626
source_files_sampled932
oversized_source_files18

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — docs/api/openapi.yaml
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_filesdocs/api/openapi.yaml
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

13 069зірок GitHub
27контриб'юторів
717комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
83релізів
1бас-фактор
25відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 20 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 659 ⇿
0Зірки
2 659Форки
62Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

1 5001 7502 0002 2502 5002 7502 659252026-062026-082026-10
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 62
OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4сукупно

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 · 2026-10-24 11:19 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests3 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 25 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
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=1.28.1,<1.29mcp_server/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0,<0.29mcp_server/pyproject.toml
Усі залежності 49

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 47 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIhttpx—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIaiohttp—непряма
PyPIakshare—непряма
PyPIalpaca-py—непряма
PyPIbandit—непряма
PyPIbcrypt—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcelery—непряма
PyPIcertifi—непряма
PyPIconfluent-kafka—непряма
PyPIcryptography—непряма
PyPIexchange-calendars—непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIfinnhub-python—непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.5непряма
PyPIflask-smorest—непряма
PyPIgunicorn—непряма
PyPIib-insync—непряма
PyPIlitellm—непряма
PyPImarshmallow—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpip-audit—непряма
PyPIprometheus-client—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpyjwt—непряма
PyPIpyotp—непряма
PyPIpypdf—непряма
PyPIpysocks—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIpython-dotenv—непряма
PyPIpython-socks—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIqrcode—непряма
PyPIredis—непряма
PyPIreportlab—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIta-lib0.8.1непряма
PyPItwine—непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIwebsocket-client—непряма
PyPIwerkzeug—непряма
PyPIyfinance—непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:quantdinger-mcp@0.6.2 тягне 29 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
mcp1.28.1прямависока12.2.0

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 OpenByteInc/QuantDinger. Читати поруч →

99nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98modelcontextprotocol/python-sdkThe official Python SDK for Model Context Protocol servers and clientsВинятковий98ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий98microsoft/agent-governance-toolkitAI Agent Governance Toolkit — Policy enforcement, zero-trust identity, execution sandboxing, and reliability engineering for autonomous AI agents. Covers 10/10 OWASP Agentic Top 10.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.