Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-23 17:49 UTC

PreferredAI / cornac

A Comparative Framework for Multimodal Recommender Systems

Python · Cython · C++Apache-2.0★ 1 052 зірки⑂ 171 форкз лип. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗

#recommender-system #recommendation-algorithms #recommendation-engine #matrix-factorization #collaborative-filtering #multimodal-learning #recommendation-system #multimodality

PreferredAI/cornac має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (78/100), найнижчий — Security (18/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

загалом / 100

Добрий

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»).

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)

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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Preferred.AIОрганізація

62 підписники52 публічні репозиторіїз лист. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	cornac	2.6.0	-	68	8 днів тому	recommender-system collaborative-filtering multimodal preference-learning recommendation

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

68Добрий

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 5 дн. тому
11.1/36	Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
14.1/18	Обсяг комітів — 36 комітів за останній рік
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних

Використані вхідні дані

commits_last_year	36
human_commit_share	1
days_since_last_push	5
active_weeks_last_year	16

Дисципліна релізів

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 63 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому
19.8/27	Ритм релізів — реліз кожні ~77,7 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	63
latest_release_tag	v2.6.0
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	8
mean_days_between_releases	77,7

Спільнота та впровадження

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

70Добрий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

65Добрий

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18	Настанови CONTRIBUTING
0/13.5	Кодекс поведінки
7.2/7.2	Шаблон issue
6.3/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	—
has_contributing	ні
has_issue_template	так
has_code_of_conduct	ні
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	так

Сталість та врядування

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

74Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.6/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 53% комітів
13.5/13.5	Широта контриб’юторів — 27 контриб’юторів
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	27
top_contributor_share	0,527

Реактивність на issue та PR

88Відмінний

Як обчислюється оцінка

35.9/42	Вирішення issue — закрито 86% issue
27.3/30	Прийняття PR — злито 487/536 вирішених PR
0/13	Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних

Використані вхідні дані

merged_prs	487
open_issues	25
closed_issues	148
prs_merged_7d	—
prs_decided_7d	—
prs_merged_30d	—
prs_decided_30d	—
issue_closed_ratio	0,855
closed_unmerged_prs	49
first_time_authors_30d	—
first_time_prs_merged_30d	—
first_time_prs_decided_30d	—

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

84Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	Підтримка власника — у власності організації
0/20	Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
12.9/25	Охоплення власника — 62 підписників у PreferredAI
24.6/25	Послужний список — 52 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.

Використані вхідні дані

followers	62
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	PreferredAI
public_repos	52
account_age_days	3 157

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 8 дн. тому
20/20	Історія версій — 68 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	cornac
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	8

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

76Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

60Помірний

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
0/16	Конфігурація лінтера
0/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	ні
has_precommit_config	ні

Документація

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://cornac.preferred.ai
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 8 тем
10/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	recommender-system, recommendation-algorithms, recommendation-engine, matrix-factorization, collaborative-filtering, multimodal-learning, recommendation-system, multimodality
has_wiki	так
homepage	https://cornac.preferred.ai
docs_site	https://cornac.preferred.ai
has_readme	так
has_docs_dir	так
has_description	так

Безпека

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

18Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний

Як обчислюється оцінка

0/30	Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25	Конфігурація Dependabot
0/25	Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20	Процес CodeQL

Використані вхідні дані

source	file_signals
lockfiles	—
manifests	docs/requirements.txt, pyproject.toml, requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflow	ні
has_security_policy	ні
has_dependabot_config	ні

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

85Відмінний

Як обчислюється оцінка

26.6/35	Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: scipy 1.2.1 (unknown)
0/25	Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
37.2/40	Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 1 114 дн. тому

Використані вхідні дані

source	osv
advisories	755
affected_packages	7
assessed_packages	12
unassessed_packages	28
affected_by_severity	critical 3, moderate 1, unknown 3
direct_affected_packages	1

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 12 резолвлених залежностей із OSV. 28 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

58Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

38Слабкий

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
37.9/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 71 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,71
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

60Помірний

Як обчислюється оцінка

18/18	Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22	Автоматизовані тести
0/11	Конфігурація лінтера / форматера
0/11	Статична перевірка типів
10/10	Відтворюване середовище — Dockerfile
4/10	Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8	Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	так
typed_language	ні
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	ні
has_linter_config	ні
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,02
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Читабельність коду для моделей

54Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.3/55	Керовані розміри файлів — 44/3 562 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	1 058 368
source_files_sampled	3 562
oversized_source_files	44

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

0/40	Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20	Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40	Придатні до запуску приклади — examples, notebooks

Використані вхідні дані

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	ні
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

1 052зірок GitHub

27контриб'юторів

36комітів за останні 12 місяців

5днів від останнього пушу

63релізів

1бас-фактор

25відкритих issue

PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch pypi package 'cornac.models.c2pf.c2pf' from its registry
deps.dev does not index pypi:cornac@2.6.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
Advisory severity resolved for 120 of 752 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/23 17:48:33 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 171 ⇿

0Зірки

171Форки

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.

Мажорні 2Мінорні 25Патчі 34

Кожна точка охоплює 8 днів.

Прямі залежності 4

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	numpy	`>2.0.0`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`—`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`—`	pyproject.toml
PyPI	powerlaw	`—`	pyproject.toml

Усі залежності 40

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 35 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

Реєстр	Пакет	Версія	Зв'язок
PyPI	numpy	`—`	пряма
PyPI	powerlaw	`—`	пряма
PyPI	scipy	`—`	пряма
PyPI	scipy	`1.2.1`	пряма
PyPI	tqdm	`—`	пряма
PyPI	cython	`—`	непряма
PyPI	dcor	`—`	непряма
PyPI	dgl	`—`	непряма
PyPI	dgl	`1.1.0`	непряма
PyPI	dgl	`2.4.0`	непряма
PyPI	dgl	`2.4.0+cu118`	непряма
PyPI	filelock	`3.8.2`	непряма
PyPI	flask	`—`	непряма
PyPI	huggingface-hub	`—`	непряма
PyPI	myst-parser	`—`	непряма
PyPI	nltk	`—`	непряма
PyPI	pandas	`—`	непряма
PyPI	pandas	`2.2.3`	непряма
PyPI	pydata-sphinx-theme	`—`	непряма
PyPI	pytest	`—`	непряма
PyPI	pytest-cov	`—`	непряма
PyPI	pytest-xdist	`—`	непряма
PyPI	requests	`—`	непряма
PyPI	sansa	`—`	непряма
PyPI	scikit-learn	`—`	непряма
PyPI	sentence-transformers	`—`	непряма
PyPI	sentence-transformers	`2.2.2`	непряма
PyPI	setuptools	`—`	непряма
PyPI	similaripy	`0.1.3`	непряма
PyPI	sphinx-copybutton	`—`	непряма
PyPI	sphinx-design	`—`	непряма
PyPI	tensorflow	`—`	непряма
PyPI	tensorflow	`1.15.4`	непряма
PyPI	tensorflow	`2.12.0`	непряма
PyPI	tensorflow	`2.21.0`	непряма
PyPI	torch	`—`	непряма
PyPI	torch	`2.0.0`	непряма
PyPI	torch	`2.3.*`	непряма
PyPI	torchvision	`—`	непряма
PyPI	transformers	`—`	непряма

Сповіщення про залежності 7

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 12 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 7 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі. 28 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

Пакет	Версія	Зв'язок	Критичність	Сповіщень	Виправлено в
dgl	`1.1.0`	непряма	критична	1	—
dgl	`2.4.0`	непряма	критична	1	—
tensorflow	`1.15.4`	непряма	критична	717	`2.11.1`
filelock	`3.8.2`	непряма	помірна	4	`3.20.3`
scipy	`1.2.1`	пряма	невідома	2	`1.10.0`
tensorflow	`2.12.0`	непряма	невідома	2	—
torch	`2.0.0`	непряма	невідома	28	—

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.

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 v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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

49/60	Зірки — 1 052 зірок
18.6/25	Форки — 171 форків
7.4/15	Спостерігачі — 22 спостерігачів

forks	171
stars	1 052
watchers	22
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи