Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-11 01:41 UTC

SuperCowPowers / workbench

Workbench: An easy to use Python API for creating and deploying AWS SageMaker Models

PythonMIT★ 51 зірка⑂ 7 форківз груд. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#aws#big-data#machine-learning#python#spark#data-engineering#pandas

SuperCowPowers/workbench має індекс здоров’я 88 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — AI Readiness (51/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

88
загалом / 100
Відмінний

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»).

88
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).

Власність

SuperCowPowersОрганізація
30 підписників13 публічних репозиторіївз бер. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIworkbench0.8.48110 9704021 день томуsagemakermachine-learningawspythonutilities

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 321 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year2 321
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.8.481
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases1,1

Спільнота та впровадження

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

57Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
27.6/60Зірки — 51 зірок
6.5/25Форки — 7 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks7
stars51
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

67Добрий
Як обчислюється оцінка
53.9/80Щомісячні завантаження — 10 970 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesworkbench
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads10 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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів
9.5/13.5Широта контриб’юторів — 7 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,987

Реактивність на issue та PR

55Помірний
Як обчислюється оцінка
25.4/42Вирішення issue — закрито 60% issue
22.5/30Прийняття PR — злито 96/128 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_prs96
open_issues192
closed_issues294
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,605
closed_unmerged_prs32
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

61Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
10.7/25Охоплення власника — 30 підписників у SuperCowPowers
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers30
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginSuperCowPowers
public_repos13
account_age_days4 568

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 дн. тому
20/20Історія версій — 402 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesworkbench
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 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://www.supercowpowers.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsaws, big-data, machine-learning, python, spark, data-engineering, pandas
has_wikiтак
homepagehttps://www.supercowpowers.com
docs_sitehttps://www.supercowpowers.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
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 — 1 out of 1 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
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 0 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
5/5SAST — SAST tool is 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
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. 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_packages203
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:workbench@0.8.481 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 203 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.

51Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

4Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
3.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 7 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,07
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

66Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, 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
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 4/788 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes75 529
source_files_sampled788
oversized_source_files4

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

51зірок GitHub
7контриб'юторів
2 321комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
192відкритих 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 ★ / 7 ⇿
0Зірки
7Форки

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.

1234567712024-052025-052026-05

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-09-11 01:40 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-Tests1 out of 1 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
10Contributorsproject has 6 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 0 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
10SASTSAST tool is 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
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 24
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIboto3>= 1.42.2pyproject.toml
PyPIbotocore>= 1.42.2pyproject.toml
PyPIawswrangler>= 3.4.0pyproject.toml
PyPIsagemaker>= 3.6.0, < 3.13pyproject.toml
PyPIsagemaker-core>= 2.12.0, < 2.13pyproject.toml
PyPIsagemaker-mlops>= 1.12.0, < 1.13pyproject.toml
PyPIsagemaker-serve>= 1.12.0, < 1.13pyproject.toml
PyPIsagemaker-train>= 1.12.0, < 1.13pyproject.toml
PyPIredis>= 5.0.1pyproject.toml
PyPIrequests>= 2.26.0pyproject.toml
PyPIaiobotocore>= 3.7.0pyproject.toml
PyPIpandas>= 2.2.1, < 3.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>= 1.5.2pyproject.toml
PyPIxgboost>= 3.0.3pyproject.toml
PyPIjoblib>= 1.3.2pyproject.toml
PyPIduckdb>= 1.5.0pyproject.toml
PyPIrdkit>= 2026.3.1pyproject.toml
PyPImordredcommunity>= 2.0.6pyproject.toml
PyPIipython>= 8.37.0pyproject.toml
PyPIpyreadline3—pyproject.toml
PyPIrich>= 13.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>= 3.9.2pyproject.toml
PyPInetworkx>= 3.2pyproject.toml
PyPIanthropic>= 0.117.0pyproject.toml
Усі залежності 319

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 34 прямих і 285 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiobotocore3.7.0пряма
PyPIanthropic0.117.0пряма
PyPIawswrangler—пряма
PyPIawswrangler3.16.1пряма
PyPIboto3—пряма
PyPIboto31.43.0пряма
PyPIbotocore—пряма
PyPIbotocore1.43.0пряма
PyPIduckdb1.5.5пряма
PyPIipython9.14.1пряма
PyPIjoblib—пряма
PyPIjoblib1.5.3пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPImordredcommunity—пряма
PyPImordredcommunity2.0.7пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpyreadline33.5.6пряма
PyPIrdkit—пряма
PyPIrdkit2026.3.4пряма
PyPIredis8.0.0пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIrich14.3.4пряма
PyPIsagemaker3.12.0пряма
PyPIsagemaker-core2.12.0пряма
PyPIsagemaker-mlops1.12.0пряма
PyPIsagemaker-serve1.12.0пряма
PyPIsagemaker-train1.12.0пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIxgboost3.2.0пряма
PyPIaimsim-core2.2.3непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaioitertools0.13.0непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalembic1.18.4непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIasgiref—непряма
PyPIastartes1.3.3непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIaws-cdk-asset-awscli-v12.2.282непряма
PyPIaws-cdk-asset-node-proxy-agent-v62.1.2непряма
PyPIaws-cdk-cloud-assembly-schema54.8.0непряма
PyPIaws-cdk-lib—непряма
PyPIaws-cdk-lib2.261.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs7.0непряма
PyPIbcrypt5.0.0непряма
PyPIblack—непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbrotli1.2.0непряма
PyPIcachebox5.2.3непряма
PyPIcachetools6.2.6непряма
PyPIcattrs26.1.0непряма
PyPIcertifi2026.5.20непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIchardet7.4.3непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIchemprop—непряма
PyPIchemprop2.3.0непряма
PyPIclick8.4.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIconfigargparse1.7.5непряма
PyPIconstructs—непряма
PyPIconstructs10.6.0непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIcoverage7.14.1непряма
PyPIcryptography48.0.1непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.5непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcuik-molmaker-pin2026.3.4непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdash4.2.0непряма
PyPIdash-ag-grid35.2.0непряма
PyPIdash-bootstrap-components2.0.4непряма
PyPIdatabricks-sdk0.116.0непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdeepdiff9.1.0непряма
PyPIdescriptastorus2.8.0непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocker7.1.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfastapi0.136.3непряма
PyPIfilelock3.29.3непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.5непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIgevent26.5.0непряма
PyPIgeventhttpclient2.3.9непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.58непряма
PyPIgoogle-auth2.53.0непряма
PyPIgraphene3.4.3непряма
PyPIgraphql-core3.2.11непряма
PyPIgraphql-relay3.2.0непряма
PyPIgreenlet3.3.2непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIgunicorn26.0.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuey3.0.1непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata6.11.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinvoke3.0.3непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjanus2.0.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjsii1.138.0непряма
PyPIjson50.14.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlightning2.6.5непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImhfp1.9.6непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.6непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.5непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImlflow3.15.1непряма
PyPImlflow-skinny3.15.1непряма
PyPImlflow-tracing3.15.1непряма
PyPImmh35.2.1непряма
PyPImock4.0.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPImyerson1.0.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals2.22.1непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInumba0.65.1непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIomegaconf2.3.0непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIonnxruntime1.26.0непряма
PyPIopenpyxl—непряма
PyPIopentelemetry-api1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-proto1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.63b1непряма
PyPIoptuna4.9.0непряма
PyPIorderly-set5.5.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpadelpy0.1.17непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas-flavor0.8.1непряма
PyPIparamiko5.0.0непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIplotly6.8.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpublication0.0.3непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyiceberg0.11.1непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpynacl1.6.2непряма
PyPIpynndescent0.6.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-api1.11.0непряма
PyPIpyroaring1.1.0непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-sugar—непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-rapidjson1.23непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIray2.56.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIretrying1.4.2непряма
PyPIrpds-py2026.5.1непряма
PyPIs3fs2026.4.0непряма
PyPIs3transfer0.17.1непряма
PyPIsagemaker-mlflow0.4.0непряма
PyPIsagemaker-schema-inference-artifacts0.0.5непряма
PyPIschema0.7.8непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshap—непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskops0.14.0непряма
PyPIsmdebug-rulesconfig1.0.1непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsqlalchemy2.0.50непряма
PyPIsqlparse0.6.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIstrictyaml1.7.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItblib3.2.2непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItensorboardx2.6.5непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItox4.35.0непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.68.2непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItritonclient2.69.0непряма
PyPItypeguard2.13.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIumap-learn—непряма
PyPIumap-learn0.5.12непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIuvicorn0.49.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.0непряма
PyPIwaitress3.0.2непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.8.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwrapt2.2.1непряма
PyPIxarray2026.7.0непряма
PyPIxgboost-cpu—непряма
PyPIyarl1.24.2непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
PyPIzope-event6.2непряма
PyPIzope-interface8.5непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:workbench@0.8.481 тягне 203 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 SuperCowPowers/workbench. Читати поруч →

98feast-dev/feastThe Open Source Feature Store for AI/MLВинятковий98Eventual-Inc/DaftHigh-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scaleВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий

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.