Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 22:16 UTC

PythonWoods-Dev / zenzic

Deterministic Document Integrity Engine for Markdown/MDX graphs.

PythonApache-2.0★ 3 зірки⑂ 2 форкиз бер. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаПлагіняк це визначено
#static-analysis#docs-as-code#markdown#ci-cd#graph-topology#mdx#python3#security-scanner

PythonWoods-Dev/zenzic має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Sustainability & Governance (36/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

75
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»).

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

Власність

PythonWoodsОсобистий обліковий запис
0 підписників7 публічних репозиторіївз трав. 2020 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIzenzicвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.30.0-7718 днів томуcidocument-integritydocumentationgraph-topologyjsonlinksmkdocssecuritysemverstatic-analysisstricttomlyamlzensical

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

82Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
12.5/36Ритм комітів — 18/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 365 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year365
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year18

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 82 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 18 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count82
latest_release_tagv0.30.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases2,3

Спільнота та впровадження

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

46Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

5Критичний
Як обчислюється оцінка
4.9/60Зірки — 3 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars3
watchers0
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_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

36Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,994

Реактивність на issue та PR

64Помірний
Як обчислюється оцінка
31/42Вирішення issue — закрито 74% issue
24.4/30Прийняття PR — злито 175/215 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs175
open_issues5
closed_issues14
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d24
prs_decided_30d27
issue_closed_ratio0,737
closed_unmerged_prs40
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

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
0/25Охоплення власника — 0 підписників у PythonWoods-Dev
18.6/25Послужний список — 7 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginPythonWoods-Dev
public_repos7
account_age_days2 293
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 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 — 27 out of 27 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://zenzic.dev
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsstatic-analysis, docs-as-code, markdown, ci-cd, graph-topology, mdx, python3, security-scanner
has_wikiтак
homepagehttps://zenzic.dev
docs_sitehttps://zenzic.dev
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 27 out of 27 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. 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_packages21
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:zenzic@0.30.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 21 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.

73Добрий · 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 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — justfile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/zenzic/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesjustfile, noxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/zenzic/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/zenzic/py.typed)
51.3/55Керовані розміри файлів — 10/148 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes92 059
source_files_sampled148
oversized_source_files10

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
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

3зірок GitHub
3контриб'юторів
365комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
82релізів
1бас-фактор
5відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'zenzic' points at a different repository (https://github.com/PythonWoods/zenzic); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 · 2026-09-05 22:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
PyPIrich>=15.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27,<1.0pyproject.toml
PyPIgoogle-re2>=1.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpathspec>=1.1.1pyproject.toml
Усі залежності 150

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 139 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgoogle-re21.1.20251105пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIpathspec1.1.1пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIrich14.3.3пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPItomli2.4.1пряма
PyPItyper0.24.1пряма
PyPItyper0.27.1пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIargcomplete3.7.2непряма
PyPIast-serialize0.8.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs8.0непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIbracex3.0.1непряма
PyPIbump-my-version1.5.1непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.0непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcsscompressor0.9.5непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.12.0непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdependency-groups1.3.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfilelock3.32.3непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.59непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhatchling—непряма
PyPIhtmlmin20.1.13непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpcore22.10.0непряма
PyPIhttpx22.10.0непряма
PyPIhttpx2-jsfetch1.0непряма
PyPIhumanize4.16.0непряма
PyPIhypothesis6.165.7непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsmin3.0.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlibcst1.9.0непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIlinkify-it-py2.1.0непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-minify-plugin0.8.0непряма
PyPImkdocs-rss-plugin1.19.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImutmut3.7.0непряма
PyPImypy2.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInox2026.8.10непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIplugin-scaffold-demo0.1.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIproperdocs1.6.7непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-debian1.1.1непряма
PyPIpython-discovery1.5.2непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-magic0.4.27непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyyaml-ft8.0.0непряма
PyPIquestionary2.1.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIreuse6.2.0непряма
PyPIrich-click1.9.8непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.3непряма
PyPIsetproctitle1.3.7непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPItextual8.2.8непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItomlkit0.15.1непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260724непряма
PyPItypes-toml0.10.8.20260518непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuc-micro-py2.0.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.4непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcmatch11.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIzenzic0.30.0непряма
PyPIzenzic0.5.0a2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:zenzic@0.30.0 тягне 21 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 PythonWoods-Dev/zenzic. Читати поруч →

99astral-sh/ruffAn extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.Винятковий94sattyamjjain/agent-audit-kitStatic scanner for MCP-connected AI agent pipelines — 271 rules across 12 categories, 12 compliance frameworks, OWASP Agentic 10/10 + MCP 10/10, GitHub Action, SARIF, public CVE-to-rule ledger.Винятковий92pypa/readme_rendererSafely render long_description/README files in WarehouseВідмінний92rohaquinlop/complexipyBlazingly fast cognitive complexity analysis for Python, written in Rust.Відмінний91rvben/rumdlFast Markdown linter and formatter written in RustВідмінний91Textualize/richRich is a Python library for rich text and beautiful formatting in the terminal.Відмінний

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.