Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.17.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-21 04:34 UTC

Unstructured-IO / unstructured-inference

PythonApache-2.0★ 209 зірок⑂ 73 форкиз груд. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

Unstructured-IO/unstructured-inference має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (85/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

87
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»).

87
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 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

UnstructuredОрганізація
1 497 підписників45 публічних репозиторіївз черв. 2022 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIunstructured_inference1.6.13-12439 днів томуcvhtmlnlppdfxmlparsingpreprocessing

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

73Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
14.5/36Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами
14.8/18Обсяг комітів — 44 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year44
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year21

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 39 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.6.13
releases_from_tagsні
days_since_latest_release39
mean_days_between_releases7,7

Спільнота та впровадження

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

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

60Помірний
Як обчислюється оцінка
37.6/60Зірки — 209 зірок
15.5/25Форки — 73 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks73
stars209
watchers17
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Здоров'я спільноти

85Відмінний
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

85Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 25% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 39 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled39
top_contributor_share0,247

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
27.4/42Вирішення issue — закрито 65% issue
22/30Прийняття PR — злито 308/420 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs308
open_issues25
closed_issues47
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,653
closed_unmerged_prs112
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
22.8/25Охоплення власника — 1 497 підписників у Unstructured-IO
20.2/25Послужний список — 45 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers1 497
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginUnstructured-IO
public_repos45
account_age_days1 483
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 39 дн. тому
20/20Історія версій — 124 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesunstructured_inference
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish39

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

71Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
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

Документація

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
0/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionні

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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_packages55
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:unstructured_inference@1.6.13 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 55 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.

56Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/41 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes59 969
source_files_sampled41
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

209зірок GitHub
39контриб'юторів
44комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
4бас-фактор
25відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/21 04:33:47 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 209 ★ / 0 ⇿
209Зірки

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.

04080120160200240209102022-122024-092026-06

Кожна точка охоплює 4 днів.

Прямі залежності 15
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhuggingface-hub>=0.22.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.13.0.90pyproject.toml
PyPIonnx>=1.20.1pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.25.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10.8pyproject.toml
PyPItorch>=2.10.0pyproject.toml
PyPItimm>=1.0.24pyproject.toml
PyPItransformers>=4.25.1pyproject.toml
PyPIaccelerate>=1.12.0pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.14.3pyproject.toml
PyPIpandas>=1.5.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.17.0pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=5.0.0pyproject.toml
PyPIpdfminer.six>=20231228pyproject.toml
Усі залежності 194

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 179 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate1.13.0пряма
PyPIhuggingface-hub1.10.1пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPInumpy2.4.4пряма
PyPIonnx1.21.0пряма
PyPIonnxruntime1.25.0пряма
PyPIopencv-python4.13.0.92пряма
PyPIpandas3.0.2пряма
PyPIpdfminer-six20260107пряма
PyPIpypdfium25.7.0пряма
PyPIrapidfuzz3.14.5пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItimm1.0.26пряма
PyPItorch2.11.0пряма
PyPItransformers5.5.3пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcryptography46.0.7непряма
PyPIcuda-bindings13.2.0непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.2непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec2026.3.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhatchling—непряма
PyPIhf-xet1.4.3непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython9.12.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.14.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.17.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.6непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.0непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImore-itertools11.0.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInh30.3.4непряма
PyPInltk—непряма
PyPInotebook7.5.5непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.0.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56непряма
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-cu130.8.0непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpdf2image1.17.0непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf7.34.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.4.4непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.10непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorchvision0.26.0непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2026.1непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:unstructured_inference@1.6.13 тягне 55 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 Unstructured-IO/unstructured-inference. Читати поруч →

97Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Винятковий87servo/html5everHigh-performance browser-grade HTML5 parserВідмінний98docling-project/doclingGet your documents ready for gen AIВинятковий97modelscope/modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.Винятковий96keras-team/keras-hubPretrained model hub for Keras 3.Винятковий95opendataloader-project/opendataloader-pdfPDF Parser for AI-ready data. Automate PDF accessibility. Open-source.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 v0.17.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.