Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.29.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-02 18:26 UTC

abhishektiwari / hbat

HBAT 2: A Python Package to analyse Hydrogen Bonds and Other Non-covalent Interactions in Macromolecular Structures https://hbat-web.abhishek-tiwari.com

PythonMIT★ 11 зірок⑂ 3 форкиз черв. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#pdb#protein-data-bank#structural-biology#protein-ligand-interactions#bioinformatics#bioinformatics-tool#computer-aided-drug-design#crystallography#drug-discovery#hydrogen-bonds#molecular-dynamics#molecular-dynamics-simulation#molecular-interactions#noncovalent-interactions#pi-interaction#halogen-bonds#chemistry#protein-dna-interactions#protein-protein-interaction#structural-bioinformatics

abhishektiwari/hbat має індекс здоров’я 69 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (81/100), найнижчий — Security (38/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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

Abhishek TiwariОсобистий обліковий запис
0 підписників146 публічних репозиторіївз серп. 2010 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIhbat2.4.1321 8671410 днів томуbioinformaticschemistryhydrogen-bondshalogen-bondsprotein-structurepdbmmcif

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

76Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

67Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
12.4/18Обсяг комітів — 23 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year23
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~5,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv2.4.13rc531785694560
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases5,6

Спільнота та впровадження

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

55Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

19Критичний
Як обчислюється оцінка
16.2/60Зірки — 11 зірок
2.5/25Форки — 3 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3
stars11
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges18
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.9/80Щомісячні завантаження — 21 867 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageshbat
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads21 867
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?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 98% 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_share0,981

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
28.8/30Прийняття PR — злито 49/51 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs49
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
0/25Охоплення власника — 0 підписників у abhishektiwari
25/25Послужний список — 146 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginabhishektiwari
public_repos146
account_age_days5 832
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 141 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageshbat
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

81Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
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
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://hbat.abhishek-tiwari.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspdb, protein-data-bank, structural-biology, protein-ligand-interactions, bioinformatics, bioinformatics-tool, computer-aided-drug-design, crystallography, drug-discovery, hydrogen-bonds, molecular-dynamics, molecular-dynamics-simulation, molecular-interactions, noncovalent-interactions, pi-interaction, halogen-bonds, chemistry, protein-dna-interactions, protein-protein-interaction, structural-bioinformatics
has_wikiтак
homepagehttps://hbat.abhishek-tiwari.com
docs_sitehttps://hbat.abhishek-tiwari.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?

38Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 1/30 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 — 12 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 — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not 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 — 41 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,8

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.

54Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
38.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 38 з 53 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,717
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 53 комітів немає створених агентом
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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
52.8/55Керовані розміри файлів — 5/127 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes101 735
source_files_sampled127
oversized_source_files5

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

11зірок GitHub
2контриб'юторів
23комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:hbat@2.4.13; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 3 ⇿
0Зірки
3Форки
85Релізи

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.

12233312025-072026-012026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 26
OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8сукупно

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 · 2026-08-02 18:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 1/30 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
10Maintained12 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities41 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 13
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpdbreader>=0.1.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.23.0pyproject.toml
PyPIrdkit>=2026.3.2pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.8.0pyproject.toml
PyPIgraphviz>=0.20.0pyproject.toml
PyPIPillow>=9.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5.0pyproject.toml
PyPIpdbfixer-wheel>=1.12.3pyproject.toml
PyPIopenbabel-wheel>=3.1.1.22pyproject.toml
PyPIpybel>=0.15.5pyproject.toml
PyPImmcif-pdbx>=2.0.1pyproject.toml
PyPImmcif>=0.92.0pyproject.toml
PyPItkinter-async-execute>=1.4.0pyproject.toml
Усі залежності 50

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 37 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgraphviz—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPImmcif—пряма
PyPImmcif-pdbx—пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopenbabel-wheel—пряма
PyPIpdbfixer-wheel—пряма
PyPIpdbreader—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpybel—пряма
PyPIrdkit—пряма
PyPItkinter-async-execute—пряма
PyPIaiofiles—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIflask—непряма
PyPIflask-cors—непряма
PyPIhbat—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIjupyter—непряма
PyPImypy—непряма
PyPInicegui—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas-stubs—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpyinstaller—непряма
PyPIpymol3d—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-book-theme—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinx-sitemap—непряма
PyPIsphinx-toolbox—непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex—непряма
PyPItwine—непряма
PyPItypes-pillow—непряма
PyPItypes-requests—непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 abhishektiwari/hbat. Читати поруч →

78elkins/synth-pdbGenerate realistic PDB files with mixed secondary structures for testing, education and bioinformatics tool development. Jupyter Notebook tutorials are available to visualize the concepts..Добрий84bradyajohnston/molecularnodesToolbox for molecular animations in Blender, powered by Geometry Nodes.Відмінний84project-gemmi/gemmimacromolecular crystallography library and utilitiesВідмінний71elkins-lab/synth-pdbGenerate realistic PDB files with mixed secondary structures for testing, education and bioinformatics tool development. Jupyter Notebook tutorials are available to visualize the concepts..Добрий50pdbeurope/investigationsThis application is designed to create mmcif files from facilities data.Помірний60hfooladi/pdbrustA Rust library for parsing PDB (Protein Data Bank) filesПомірний

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 v0.29.0 — повна методологія · вікі метрик.

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