Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 19:28 UTC

RedisLabsModules / RLTest

Redis Labs Test Framework

Python · CBSD-3-Clause★ 21 зірка⑂ 22 форкиз серп. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

RedisLabsModules/RLTest має індекс здоров’я 69 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (82/100), найнижчий — AI Readiness (45/100). Останнє оновлення було 58 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

69
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»).

69
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 62 калібровано до 69 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Redis ModulesОрганізація
33 підписники52 публічні репозиторіїз трав. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIRLTest0.7.28107 9704358 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

63Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 58 дн. тому
7.6/36Ритм комітів — 11/52 тижнів із комітами
11.3/18Обсяг комітів — 17 комітів за останній рік
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
commits_last_year17
human_commit_share1
days_since_last_push58
active_weeks_last_year11

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 42 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 58 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~27,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count42
latest_release_tagv0.7.28
releases_from_tagsні
days_since_latest_release58
mean_days_between_releases27,6
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?

53Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
21.1/60Зірки — 21 зірок
11/25Форки — 22 форків
5/15Спостерігачі — 9 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks22
stars21
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, shields.io, snyk.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
67.1/80Щомісячні завантаження — 107 970 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesRLTest
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads107 970
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?

82Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 17% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 24 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled24
top_contributor_share0,169

Реактивність на issue та PR

78Добрий
Як обчислюється оцінка
25.5/42Вирішення issue — закрито 61% issue
27.7/30Прийняття PR — злито 196/212 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs196
open_issues11
closed_issues17
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,607
closed_unmerged_prs16
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

66Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
11/25Охоплення власника — 33 підписників у RedisLabsModules
24.6/25Послужний список — 52 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers33
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginRedisLabsModules
public_repos52
account_age_days3 789

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 58 дн. тому
20/20Історія версій — 43 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesRLTest
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish58

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

57Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

62Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

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?

51Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.8/2.5CI-Tests — 14 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

75Добрий
Як обчислюється оцінка
16/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pytest 7.4.4 (moderate 6.8)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
34.2/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 239 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages12
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:RLTest@0.7.28 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 12 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.

45Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
31.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 59 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,59
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — tests/flow/modules/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filestests/flow/modules/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.5/55Керовані розміри файлів — 1/37 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes65 854
source_files_sampled37
oversized_source_files1

Ключові факти

21зірок GitHub
24контриб'юторів
17комітів за останні 12 місяців
58днів від останнього пушу
42релізів
4бас-фактор
11відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 22 ⇿
0Зірки
22Форки
42Релізи

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.

048121620242222018-092022-092026-09
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 39

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

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 · 2026-09-18 19:27 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
7CI-Tests14 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdistro^1.5.0pyproject.toml
PyPIredis>=5.0.0pyproject.toml
PyPIpsutil^7.2.2pyproject.toml
PyPIpytest-cov^4.1.0pyproject.toml
PyPIpytest^7.4pyproject.toml
PyPIprogressbar24.2pyproject.toml
Усі залежності 18

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 12 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdistro1.9.0пряма
PyPIprogressbar24.2.0пряма
PyPIpsutil7.2.2пряма
PyPIpytest7.4.4пряма
PyPIpytest-cov4.1.0пряма
PyPIredis5.0.8пряма
PyPIasync-timeout4.0.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.2.7непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIimportlib-metadata6.7.0непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIpackaging24.0непряма
PyPIpluggy1.2.0непряма
PyPIpython-utils3.5.2непряма
PyPItomli2.0.1непряма
PyPItyping-extensions4.7.1непряма
PyPIzipp3.15.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:RLTest@0.7.28 тягне 12 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pytest7.4.4прямапомірна29.0.3

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 RedisLabsModules/RLTest. Читати поруч →

100NVIDIA-NeMo/SpeechA scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)Винятковий100go-gitea/giteaGit with a cup of tea! Painless self-hosted all-in-one software development service, including Git hosting, code review, team collaboration, package registry and CI/CDВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyВинятковий100risingwavelabs/risingwaveEvent streaming platform for agentic AI. Continuously ingest, transform, and serve event streams in real time, at scale.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.