Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 00:17 UTC

SigmaHQ / pySigma

Python library to parse and convert Sigma rules into queries (and whatever else you could imagine)

PythonLGPL-2.1★ 601 зірка⑂ 160 форківз черв. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

SigmaHQ/pySigma має індекс здоров’я 34 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Security (42/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

34
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

34
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 74 калібровано до 88 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02). Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 75% до зваженого загального індексу здоров’я і встановлює для нього межу «У зоні ризику» на рівні 34.

Власність

SigmaОрганізація
981 підписник31 публічний репозиторійз бер. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpySigma2.0.1385 3061049 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
29.1/36Ритм комітів — 42/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 502 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year502
human_commit_share0,97
days_since_last_push2
active_weeks_last_year42

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 9 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv2.0.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases23,4
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?

69Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

71Добрий
Як обчислюється оцінка
45.1/60Зірки — 601 зірок
18.3/25Форки — 160 форків
7.2/15Спостерігачі — 21 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks160
stars601
watchers21
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 (LGPL-2.1)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
74.5/80Щомісячні завантаження — 385 306 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespySigma
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads385 306
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?

70Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 70% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 68 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled68
top_contributor_share0,704

Реактивність на issue та PR

78Добрий
Як обчислюється оцінка
41.4/42Вирішення issue — закрито 99% issue
26.9/30Прийняття PR — злито 343/383 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 4/6 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs343
open_issues2
closed_issues137
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d36
prs_decided_30d40
issue_closed_ratio0,986
closed_unmerged_prs40
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6

Власність та опіка

74Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.5/25Охоплення власника — 981 підписників у SigmaHQ
22.2/25Послужний список — 31 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers981
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginSigmaHQ
public_repos31
account_age_days2 059

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 9 дн. тому
20/20Історія версій — 104 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespySigma
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish9

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог 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_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

42Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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
0.8/7.5Code-Review — Found 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,3
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier47
security_posture_before_jurisdiction63
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано. Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 75% і встановлює для стану безпеки межу «У зоні ризику» на рівні 34.

Сповіщення про залежності

74Добрий
Як обчислюється оцінка
26.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: diskcache 5.6.3 (moderate)
10.2/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: certifi 2026.10.18 (high 7.4)
37.2/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 251 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages16
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pySigma@2.0.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 16 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.

84Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/docs.md, .github/instructions/sigma.md, .github/instructions/tests.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
37.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 69 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,711
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/docs.md, .github/instructions/sigma.md, .github/instructions/tests.md
agent_instruction_max_bytes3 187

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black])
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini, sigma/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 27 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
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_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini, sigma/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini, sigma/py.typed)
53/55Керовані розміри файлів — 4/108 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes140 470
source_files_sampled108
oversized_source_files4

Ключові факти

601зірок GitHub
68контриб'юторів
502комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
2відкритих 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 ★ / 160 ⇿
0Зірки
160Форки
100Релізи

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.

0408012016015942021-062024-022026-10
Мажорні 2Мінорні 13Патчі 83

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3сукупно

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 · 2026-10-21 00:16 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
10CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 17 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpackaging^26.3pyproject.toml
PyPIpyparsing^3.2.5pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.3pyproject.toml
PyPIrequests^2.32.5pyproject.toml
PyPIjinja2^3.1.6pyproject.toml
PyPItypes-pyyaml^6.0.12.20260815pyproject.toml
PyPIdiskcache^5.6.3pyproject.toml
PyPIdiskcache-stubs>=5.6.3pyproject.toml
PyPIjq^1.12pyproject.toml
PyPIgoogle-re2>=1.0pyproject.toml
Усі залежності 64

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 54 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdiskcache5.6.3пряма
PyPIdiskcache-stubs5.6.3.6.20240818пряма
PyPIgoogle-re21.1.20251105пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIjq1.12.0пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPIpyparsing3.3.3пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260906пряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIast-serialize0.12.1непряма
PyPIastroid4.3.3непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIfilelock4.0.10непряма
PyPIidentify2.6.20непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIisort9.0.2непряма
PyPIlibrt0.16.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImypy2.4.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.11.0непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIplatformdirs4.12.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpylint4.1.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mypy1.0.1непряма
PyPIpython-discovery1.6.1непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIroman-numerals-py4.1.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsphinx8.2.3непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPItomlkit0.15.1непряма
PyPItypes-requests2.33.0.20260906непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.5непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:pySigma@2.0.1 тягне 16 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
certifi2026.10.18непрямависока22026.10.19
diskcache5.6.3прямапомірна2—

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 SigmaHQ/pySigma. 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)Винятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100home-assistant/frontend:lollipop: Frontend for Home AssistantВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.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.