Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 22:55 UTC

Project-MONAI / MONAI

AI Toolkit for Healthcare Imaging

PythonApache-2.0★ 8 591 зірка⑂ 1 599 форківз жовт. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#healthcare-imaging#deep-learning#medical-image-computing#medical-image-processing#pytorch#python3#monai

Project-MONAI/MONAI має індекс здоров’я 100 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Security (100/100), найнижчий — AI Readiness (75/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

100
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»).

100
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 92 калібровано до 100 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Project MONAIОрганізація
2 804 підписники37 публічних репозиторіївз жовт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPImonai1.6.0-4451 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
28.4/36Ритм комітів — 41/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 210 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year210
human_commit_share0,96
days_since_last_push2
active_weeks_last_year41

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 24 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 62 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~141 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count24
latest_release_tag1.6.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release62
mean_days_between_releases141

Спільнота та впровадження

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

94Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 8 591 зірок
25/25Форки — 1 599 форків
11.1/15Спостерігачі — 100 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 599
stars8 591
watchers100
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_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

86Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 27% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled97
top_contributor_share0,268

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.5/42Вирішення issue — закрито 89% issue
26.6/30Прийняття PR — злито 3 395/3 834 вирішених PR
3.7/13Newcomer PR acceptance — злито 2/7 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs3 395
open_issues351
closed_issues2 966
prs_merged_7d1
prs_decided_7d4
prs_merged_30d8
prs_decided_30d21
issue_closed_ratio0,894
closed_unmerged_prs439
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d7

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
24.8/25Охоплення власника — 2 804 підписників у Project-MONAI
23.5/25Послужний список — 37 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers2 804
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginProject-MONAI
public_repos37
account_age_days2 497
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 51 дн. тому
20/20Історія версій — 44 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmonai
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish51

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 15 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://project-monai.github.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicshealthcare-imaging, deep-learning, medical-image-computing, medical-image-processing, pytorch, python3, monai
has_wikiтак
homepagehttps://project-monai.github.io/
docs_sitehttps://project-monai.github.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

100Винятковий · 16% загального індексу

Стан безпеки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
20/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-min.txt, requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowтак
has_security_policyтак
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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_packages2
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:monai@1.6.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 2 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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 96 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — monai/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 10 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmonai/py.typed
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (monai/py.typed)
54.2/55Керовані розміри файлів — 19/1 349 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes193 412
source_files_sampled1 349
oversized_source_files19

Ключові факти

8 591зірок GitHub
97контриб'юторів
210комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
24релізів
3бас-фактор
351відкритих 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 14 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'monai._C' from its registry
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 599 ⇿
0Зірки
1 599Форки
11Релізи

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.

4008001 2001 6001 599182022-092024-092026-08
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 5

Кожна точка охоплює 4 днів.

Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItorch>=2.8.0setup.cfg
PyPInumpy>=1.24,<3.0setup.cfg
Усі залежності 82

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 80 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPItorch—пряма
PyPIbackports-tarfile—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIclearml—непряма
PyPIcommonmark0.9.1непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIcucim-cu12—непряма
PyPIcucim-cu13—непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIfire—непряма
PyPIgdown—непряма
PyPIh5py—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIimagecodecs—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIitk—непряма
PyPIjsonschema—непряма
PyPIlmdb—непряма
PyPIlpips0.1.4непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImccabe—непряма
PyPImetricsreloaded—непряма
PyPImlflow—непряма
PyPImore-itertools—непряма
PyPImypy—непряма
PyPInibabel—непряма
PyPIninja—непряма
PyPInni2.10.1непряма
PyPInvidia-ml-py—непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIonnx-graphsurgeon—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIonnxscript—непряма
PyPIopencv-python-headless—непряма
PyPIopenslide-bin—непряма
PyPIopenslide-python—непряма
PyPIoptuna—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIparameterized—непряма
PyPIpep8-naming—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpolygraphy—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpyamg—непряма
PyPIpybind11—непряма
PyPIpycodestyle—непряма
PyPIpydata-sphinx-theme—непряма
PyPIpydicom—непряма
PyPIpyflakes—непряма
PyPIpynrrd—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytorch-ignite—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIrecommonmark0.6.0непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIscikit-image—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.11.1непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp—непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp—непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp—непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath—непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp—непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml—непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItensorboardx—непряма
PyPItifffile—непряма
PyPItorchio—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItypeguard—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
PyPIzarr—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:monai@1.6.0 тягне 2 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 Project-MONAI/MONAI. Читати поруч →

100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий99huggingface/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. Винятковий99openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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