Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-12 10:46 UTC

PriorLabs / tabpfn_common_utils

Shared Python utilities used across the TabPFN ecosystem — data helpers, regression result handling, cost estimation, and optional telemetry.

PythonApache-2.0★ 0 зірок⑂ 5 форківз серп. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

PriorLabs/tabpfn_common_utils має індекс здоров’я 73 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (76/100), найнижчий — Community & Adoption (43/100). Останнє оновлення було 52 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

73
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»).

73
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Prior LabsОрганізація
411 підписників13 публічних репозиторіївз вер. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItabpfn-common-utils0.2.23101 2803181 день томуmachine-learningtabpfnutilities

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

65Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 52 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 163 комітів за останній рік
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
commits_last_year163
human_commit_share0,98
days_since_last_push52
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 6 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 211 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~16,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count6
latest_release_tagv0.2.16
releases_from_tagsні
days_since_latest_release211
mean_days_between_releases16,8
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?

43Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

5Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
5/25Форки — 5 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks5
stars0
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

57Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
66.7/80Щомісячні завантаження — 101 280 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagestabpfn-common-utils
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads101 280
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?

69Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 69% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,688

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
27.3/30Прийняття PR — злито 70/77 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/10 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs70
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
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

63Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
18.8/25Охоплення власника — 411 підписників у PriorLabs
14.4/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers411
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginPriorLabs
public_repos13
account_age_days1 100

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 81 дн. тому
20/20Історія версій — 31 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestabpfn-common-utils
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish81

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

76Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 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 — 12 out of 12 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

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

64Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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
3.8/7.5Code-Review — Found 5/10 approved changesets -- score normalized to 5
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
2.2/7.5Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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 — 11 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
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:tabpfn-common-utils@0.2.23 — 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.

58Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
27.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 50 з 98 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,51
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/tabpfn_common_utils/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 13 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 2 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/tabpfn_common_utils/py.typed
agent_commit_share0,13
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/tabpfn_common_utils/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/26 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes17 783
source_files_sampled26
oversized_source_files0

Ключові факти

0зірок GitHub
14контриб'юторів
163комітів за останні 12 місяців
52днів від останнього пушу
6релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 5 ⇿
0Зірки
5Форки
6Релізи

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.

12345512024-092025-092026-09
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 6

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-09-12 10:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 5/10 approved changesets -- score normalized to 5
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
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.21.6pyproject.toml
PyPIpandas>=1.4.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.2.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12pyproject.toml
PyPIposthog>=6.7pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.19.1pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.5pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=13.590.48pyproject.toml
Усі залежності 68

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 9 прямих і 59 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfilelock3.19.1пряма
PyPInumpy2.0.2пряма
PyPInvidia-ml-py13.595.45пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIplatformdirs4.4.0пряма
PyPIposthog6.9.3пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIscikit-learn1.6.1пряма
PyPItyping-extensions4.15.0пряма
PyPIbackoff2.2.1непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbuild1.4.3непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcryptography46.0.7непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIhatch-vcs0.5.0непряма
PyPIhatchling1.27.0непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.1непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPInh30.3.4непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpyright1.1.408непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIruff0.15.10непряма
PyPIscipy1.13.1непряма
PyPIsecretstorage3.3.3непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIsetuptools-scm9.2.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItrove-classifiers2026.1.14.14непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPItzdata2026.1непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIvcs-versioning1.1.1непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:tabpfn-common-utils@0.2.23 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 PriorLabs/tabpfn_common_utils. Читати поруч →

98PriorLabs/TabPFN⚡ TabPFN: Foundation Model for Tabular Data ⚡Винятковий92PriorLabs/tabpfn-client⚡ Easy API access to the tabular foundation model TabPFN ⚡Відмінний100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий

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.