Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-15 13:29 UTC

Tejas-TA / predikit

The missing bridge between your ML models and your AI agents.

PythonMIT★ 400 зірок⑂ 135 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#agents#langchain#llm#machine-learning#openai#python#sklearn#xgboost#model-serving#pydantic#snowflake

Tejas-TA/predikit має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Sustainability & Governance (38/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

TejasОсобистий обліковий запис
65 підписників16 публічних репозиторіївз лип. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpredikit0.6.341 315201 день томуagentsai-agentsfunction-callinglangchainllmmachine-learningml-toolsmlopsmodel-servingopenaipydanticscikit-learnsklearntool-usexgboost

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

83Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

71Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
9.7/36Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами
15.7/18Обсяг комітів — 55 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year55
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year14

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 15 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 23 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count15
latest_release_tagv0.6.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release23
mean_days_between_releases7
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?

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

70Добрий
Як обчислюється оцінка
42.2/60Зірки — 400 зірок
17.7/25Форки — 135 форків
10.5/15Спостерігачі — 77 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks135
stars400
watchers77
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
61.5/80Щомісячні завантаження — 41 315 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespredikit
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads41 315
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?

38Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 94% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,945

Реактивність на issue та PR

3Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — закрито 0% issue
3/30Прийняття PR — злито 1/10 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_prs1
open_issues17
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs9
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

55Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13.1/25Охоплення власника — 65 підписників у Tejas-TA
21/25Послужний список — 16 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers65
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginTejas-TA
public_repos16
account_age_days4 079
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 1 дн. тому
20/20Історія версій — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespredikit
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/predikit/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagents, langchain, llm, machine-learning, openai, python, sklearn, xgboost, model-serving, pydantic, snowflake
has_wikiтак
homepagehttps://pypi.org/project/predikit/
docs_sitehttps://pypi.org/project/predikit/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

60Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
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
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 15 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
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. 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_packages12
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:predikit@0.6.3 — 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.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
31/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 32 з 55 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,582
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 056

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/predikit/py.typed
0/10Відтворюване середовище
7.3/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 55 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
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/predikit/py.typed
agent_commit_share0,036
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/predikit/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/37 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes9 399
source_files_sampled37
oversized_source_files0

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

400зірок GitHub
2контриб'юторів
55комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
15релізів
1бас-фактор
17відкритих 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 ★ / 135 ⇿
0Зірки
135Форки
10Релізи

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.

0255075100125150131472026-052026-062026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 8
OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-09-15 13:29 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
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
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 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
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24pyproject.toml
Усі залежності 196

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 189 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2непряма
PyPIaiohttp3.14.1непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalembic1.18.4непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.0непряма
PyPIasn1crypto1.5.1непряма
PyPIast-serialize0.5.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIboto31.43.34непряма
PyPIbotocore1.43.34непряма
PyPIcachetools5.5.2непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick—непряма
PyPIclick8.4.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.14.2непряма
PyPIcryptography48.0.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdatabricks-sdk0.118.0непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocker7.1.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfastapi0.138.0непряма
PyPIfilelock3.29.4непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.5непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2025.12.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.50непряма
PyPIgoogle-auth2.55.0непряма
PyPIgraphene3.4.3непряма
PyPIgraphql-core3.2.11непряма
PyPIgraphql-relay3.2.0непряма
PyPIgreenlet3.5.2непряма
PyPIgunicorn26.0.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.3.0непряма
PyPIhpack4.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhuey3.0.3непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib—непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlangchain-core—непряма
PyPIlangchain-core1.4.8непряма
PyPIlangchain-protocol0.0.18непряма
PyPIlangsmith0.8.18непряма
PyPIlibrt0.11.0непряма
PyPIllvmlite0.36.0непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib3.11.0непряма
PyPImcp—непряма
PyPImcp1.29.0непряма
PyPImlflow—непряма
PyPImlflow3.14.0непряма
PyPImlflow-skinny3.14.0непряма
PyPImlflow-tracing3.14.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy—непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumba0.53.1непряма
PyPInumba0.65.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPIopentelemetry-api1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-proto1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.42.1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.63b1непряма
PyPIorjson3.11.9непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIpredikit0.6.0непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.3непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.14.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyopenssl26.2.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.4.2непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpytimeparse1.1.8непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIretrying1.4.2непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff—непряма
PyPIruff0.15.18непряма
PyPIs3transfer0.19.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIshap0.49.1непряма
PyPIshap0.51.0непряма
PyPIshap0.52.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskops0.14.0непряма
PyPIslicer0.0.8непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsnowflake-connector-python4.6.0непряма
PyPIsnowflake-ml-python—непряма
PyPIsnowflake-ml-python1.43.0непряма
PyPIsnowflake-snowpark-python1.52.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIsqlparse0.5.5непряма
PyPIsse-starlette3.4.6непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomlkit0.15.0непряма
PyPItqdm4.68.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPItzlocal5.4.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuuid-utils0.16.2непряма
PyPIuvicorn0.49.0непряма
PyPIvirtualenv21.5.1непряма
PyPIwaitress3.0.2непряма
PyPIwcwidth0.8.1непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwheel0.47.0непряма
PyPIxgboost—непряма
PyPIxgboost3.2.0непряма
PyPIxgboost3.3.0непряма
PyPIxxhash3.7.0непряма
PyPIyarl1.24.2непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:predikit@0.6.3 тягне 12 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 Tejas-TA/predikit. Читати поруч →

98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий99mlflow/mlflowThe open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.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.