Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 05:18 UTC

activeviam / atoti-notebooks

Notebook gallery and issue tracking for Atoti

Jupyter NotebookApache-2.0★ 228 зірок⑂ 30 форківз бер. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
#olap#cube#multidimensional-analysis#data-visualization#pivot-tables#charts#what-if-analysis

activeviam/atoti-notebooks має індекс здоров’я 63 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — AI Readiness (76/100), найнижчий — Security (48/100). Останнє оновлення було 79 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

63
загалом / 100
Помірний

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»).

63
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 59 калібровано до 63 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ActiveViamОрганізація
37 підписників10 публічних репозиторіївз жовт. 2016 р.

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

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

50Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 79 дн. тому
4.8/36Ритм комітів — 7/52 тижнів із комітами
9/18Обсяг комітів — 9 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year9
human_commit_share0,51
days_since_last_push79
active_weeks_last_year7

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 271 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~41,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagv0.9.11
releases_from_tagsні
days_since_latest_release271
mean_days_between_releases41,3
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?

66Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

57Помірний
Як обчислюється оцінка
38.2/60Зірки — 228 зірок
12.2/25Форки — 30 форків
6.4/15Спостерігачі — 15 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks30
stars228
watchers15
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 67% комітів
12.2/13.5Широта контриб’юторів — 9 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,67

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
38/42Вирішення issue — закрито 90% issue
23.6/30Прийняття PR — злито 174/221 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs174
open_issues56
closed_issues531
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,905
closed_unmerged_prs47
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
11.4/25Охоплення власника — 37 підписників у activeviam
19.6/25Послужний список — 10 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers37
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginactiveviam
public_repos10
account_age_days3 608

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

69Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

82Відмінний
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
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsolap, cube, multidimensional-analysis, data-visualization, pivot-tables, charts, what-if-analysis
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

48Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1/2.5CI-Tests — 12 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 205 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

67Добрий
Як обчислюється оцінка
16/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pytest 9.0.2 (moderate 6.8)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
34.2/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 234 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages17
unassessed_packages45
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 17 резолвлених залежностей із OSV. 45 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

76Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.activeviam.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 48 з 51 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.activeviam.com/llms.txt
legible_history_share0,941
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/alt-data/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/uploadWidget/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 49 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_configs03-use-cases/01-finance/portfolio-management/alt-data/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/uploadWidget/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,49

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (03-use-cases/01-finance/portfolio-management/alt-data/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/optimizerWidget/tsconfig.json, 03-use-cases/01-finance/portfolio-management/cvar-optimizer/ui/packages/uploadWidget/tsconfig.json)
55/55Керовані розміри файлів — 0/59 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes47 962
source_files_sampled59
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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

228зірок GitHub
9контриб'юторів
9комітів за останні 12 місяців
79днів від останнього пушу
19релізів
1бас-фактор
56відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'notebooks' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 30 ⇿
0Зірки
30Форки
19Релізи

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.

0510152025303022020-112023-102026-08
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 18

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3сукупно

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 · 2026-09-14 05:18 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
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
4CI-Tests12 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities205 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 44
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIboto3>=1.35.36, <2pyproject.toml
PyPIs3fs>=2024.6.1, <2026pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.6.1, <2026pyproject.toml
PyPIwget>=3.2, <4pyproject.toml
PyPItreelib>=1.6.4, <2pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.2, <4pyproject.toml
PyPIpraw>=7.7.0, <8pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2, <1pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.4, <1pyproject.toml
PyPIimblearn>=0.0, <1pyproject.toml
PyPIipywidgets>=8.1.5, <9pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.5, <4pyproject.toml
PyPIhaversine>=2.8.0, <3pyproject.toml
PyPIwatchdog>=5.0.3, <7pyproject.toml
PyPIquantlib>=1.36, <2pyproject.toml
PyPIkafka-python>=2.0.2, <3pyproject.toml
PyPIxgboost>=2.1.1, <4pyproject.toml
PyPInatsort>=8.3.1, <9pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0, <1pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.7, <4pyproject.toml
PyPIlxml>=5.3.0, <7pyproject.toml
PyPIhtml5lib>=1.1, <2pyproject.toml
PyPIyfinance>=0.2.44, <2pyproject.toml
PyPIpyopls>=20.3.post1, <21pyproject.toml
PyPInltk>=3.9.1, <4pyproject.toml
PyPItextblob>=0.18.0, <1pyproject.toml
PyPIllvmlite>=0.43.0, <1pyproject.toml
PyPIprotobuf>=5.28.2, <7pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.2, <2pyproject.toml
PyPIfolium>=0.17.0, <1pyproject.toml
PyPIatoti==0.9.11pyproject.toml
PyPIpandas== 2.3.3pyproject.toml
PyPIjupyterlab>= 4.3.5, <5pyproject.toml
PyPIruff>=0.6.9, <1pyproject.toml
PyPImemory-profiler>=0.61.0pyproject.toml
PyPIjupyter-resource-usage>=1.1.0pyproject.toml
PyPIpytest== 9.0.2pyproject.toml
PyPIpytest-html== 4.1.1pyproject.toml
PyPIpytest-xdist== 3.8.0pyproject.toml
PyPInbdime== 4.0.2pyproject.toml
PyPInbmake== 1.5.5pyproject.toml
PyPIpre-commit== 4.5.1pyproject.toml
PyPIplaywright== 1.57.0pyproject.toml
PyPIpyportfolioopt== 1.5.6pyproject.toml
Усі залежності 62

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 44 прямих і 18 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIatoti—пряма
PyPIboto3—пряма
PyPIfolium—пряма
PyPIfsspec—пряма
PyPIhaversine—пряма
PyPIhtml5lib—пряма
PyPIimblearn—пряма
PyPIipywidgets—пряма
PyPIjupyter-resource-usage—пряма
PyPIjupyterlab—пряма
PyPIkafka-python—пряма
PyPIllvmlite—пряма
PyPIlxml—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPImemory-profiler—пряма
PyPInatsort—пряма
PyPInbdime4.0.2пряма
PyPInbmake1.5.5пряма
PyPInltk—пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIorjson—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIplaywright1.57.0пряма
PyPIpraw—пряма
PyPIpre-commit4.5.1пряма
PyPIprotobuf—пряма
PyPIpyopls—пряма
PyPIpyportfolioopt1.5.6пряма
PyPIpytest9.0.2пряма
PyPIpytest-html4.1.1пряма
PyPIpytest-xdist3.8.0пряма
PyPIquantlib—пряма
PyPIruff—пряма
PyPIs3fs—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPItabulate—пряма
PyPItextblob—пряма
PyPItreelib—пряма
PyPIwatchdog—пряма
PyPIwget—пряма
PyPIxgboost—пряма
PyPIyfinance—пряма
npm@activeviam/activeui-scripts5.1.3непряма
npm@activeviam/activeui-scripts5.1.7непряма
npm@activeviam/activeui-sdk5.1.3непряма
npm@activeviam/activeui-sdk5.1.7непряма
npm@activeviam/browserslist-config-activeui5.1.3непряма
npm@activeviam/browserslist-config-activeui5.1.7непряма
npm@activeviam/sandbox-clients5.1.3непряма
npm@activeviam/sandbox-clients5.1.7непряма
npm@parcel/css^1.5.0непряма
npm@rehooks/component-size^1.0.3непряма
npm@types/node^16.11.26непряма
npm@types/react^18.0.26непряма
npmantd^5.1.0непряма
npmaxios^0.30.0непряма
npmlodash^4.17.15непряма
npmpapaparse^5.4.1непряма
npmreact^18.0.0непряма
npmtypescript^4.8.4непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 17 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі. 45 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pytest9.0.2прямапомірна29.0.3

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 activeviam/atoti-notebooks. Читати поруч →

81syncfusion/ej2-angular-ui-componentsSyncfusion Angular UI components library offer more than 50+ cross-browser, responsive, and lightweight angular UI controls for building modern web applications. Відмінний92reflex-dev/xyUltra-fast and customizable Python chartsВідмінний86dbt-labs/dbt-chartsDeclarative YAML around SQL for dbt-native dashboards: easy for agents to write, easy for humans to audit.Відмінний73glyf-data/glyfOpen Source Visualization build tool to data pipelineДобрий69chris-santiago/ferrumFerrum is a statistical visualization library for Python: a grammar-first charting system that unifies exploratory plots, statistical graphics, interactive views, and model diagnostics, backed by a Rust engine. Built in 10 days by one human and an agentic Claude framework.Добрий98plotly/plotly.jsOpen-source JavaScript charting library behind Plotly and DashВинятковий

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.