Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 19:04 UTC

agent-next / polymarket-paper-trader

Paper trading simulator for Polymarket

PythonMIT★ 499 зірок⑂ 65 форківз бер. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#ai-agent#algorithmic-trading#backtesting#clawhub#mcp#openclaw#paper-trading#polymarket#prediction-markets#python#sqlite#trading-bot#benchmark#forecasting#leaderboard#llm#mcp-server#model-context-protocol

agent-next/polymarket-paper-trader має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (81/100), найнижчий — Sustainability & Governance (58/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Agent NextОрганізація
22 підписники15 публічних репозиторіївз лют. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpolymarket-paper-trader0.4.72 244200 днів томуpolymarketpaper-tradingprediction-marketsmcp

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

68Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 383 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year383
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagv0.4.7
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,3
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?

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

64Помірний
Як обчислюється оцінка
43.8/60Зірки — 499 зірок
15.1/25Форки — 65 форків
5.6/15Спостерігачі — 11 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks65
stars499
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
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
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.7/80Щомісячні завантаження — 2 244 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespolymarket-paper-trader
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 244
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)

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 88% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,884

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
39/42Вирішення issue — закрито 93% issue
24.4/30Прийняття PR — злито 87/107 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs87
open_issues1
closed_issues13
prs_merged_7d11
prs_decided_7d11
prs_merged_30d47
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,929
closed_unmerged_prs20
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

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
9.8/25Охоплення власника — 22 підписників у agent-next
10.1/25Послужний список — 15 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers22
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginagent-next
public_repos15
account_age_days249

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 — 20 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespolymarket-paper-trader
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

77Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 14 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://polymarket-leaderboard.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-agent, algorithmic-trading, backtesting, clawhub, mcp, openclaw, paper-trading, polymarket, prediction-markets, python, sqlite, trading-bot, benchmark, forecasting, leaderboard, llm, mcp-server, model-context-protocol
has_wikiні
homepagehttps://polymarket-leaderboard.com
docs_sitehttps://polymarket-leaderboard.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?

74Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

74Добрий
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 — 14 out of 14 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 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file 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_aggregate7,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md, benchmark/CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 99 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, benchmark/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4 879

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — pm_trader/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerтак
has_linter_configні
typecheck_configspm_trader/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (pm_trader/py.typed)
52.9/55Керовані розміри файлів — 5/133 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 929
source_files_sampled133
oversized_source_files5

Машиночитні інтерфейси

60Помірний
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

499зірок GitHub
2контриб'юторів
383комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
19релізів
1бас-фактор
1відкритих 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 'polymarket-leaderboard-client' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'polymarket-leaderboard' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:polymarket-paper-trader@0.4.7; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 65 ⇿
0Зірки
65Форки
14Релізи

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.

013253850637565132026-032026-062026-10
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 11
OpenSSF Scorecard 7.4 / 10
7.4сукупно

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 · 2026-10-14 19:03 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-Tests14 out of 14 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 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhttpx>=0.27leaderboard-client/pyproject.toml
PyPIpolymarket-paper-trader>=0.1.3leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.115leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.34leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIasyncpg>=0.30leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIapscheduler>=3.10leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.9leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27leaderboard-server/pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27pyproject.toml
PyPImcp>=2,<3pyproject.toml
Усі залежності 17

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 7 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIapscheduler—пряма
PyPIasyncpg—пряма
PyPIclick—пряма
PyPIfastapi—пряма
PyPIhttpx—пряма
PyPIjinja2—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIpolymarket-paper-trader—пряма
PyPIpython-multipart—пряма
PyPIuvicorn—пряма
PyPIlitellm—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-httpx—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIsetuptools—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 agent-next/polymarket-paper-trader. Читати поруч →

98modelcontextprotocol/python-sdkThe official Python SDK for Model Context Protocol servers and clientsВинятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98Agenta-AI/agentaAgenta is a workspace where you and your team build agents and automations.Винятковий98strands-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.