Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-28 10:41 UTC

aiidateam / plumpy

A python workflows library that supports writing Processes with a well defined set of inputs and outputs that can be strung together.

PythonВласна ліцензія★ 9 зірок⑂ 21 форкз бер. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#aiida#rabbitmq

aiidateam/plumpy має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Community & Adoption (45/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

75
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»).

75
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

AiiDA teamОрганізація
93 підписники82 публічні репозиторіїз вер. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIplumpy0.26.162 537803 дні томуworkflowmultithreadedrabbitmq

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

58Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
12.1/18Обсяг комітів — 21 комітів за останній рік
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
commits_last_year21
human_commit_share1
days_since_last_push7
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

62Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 15 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 184 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~134,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count15
latest_release_tagv0.26.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release184
mean_days_between_releases134,7
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?

45Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
14.6/60Зірки — 9 зірок
10.8/25Форки — 21 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks21
stars9
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
63.9/80Щомісячні завантаження — 62 537 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesplumpy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads62 537
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?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 47% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 16 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 23 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled16
top_contributor_share0,474

Реактивність на issue та PR

78Добрий
Як обчислюється оцінка
33/42Вирішення issue — закрито 79% issue
24.8/30Прийняття PR — злито 196/237 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/18 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs196
open_issues22
closed_issues81
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,786
closed_unmerged_prs41
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

69Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.2/25Охоплення власника — 93 підписників у aiidateam
25/25Послужний список — 82 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers93
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginaiidateam
public_repos82
account_age_days3 635

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 3 дн. тому
20/20Історія версій — 80 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesplumpy
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

86Відмінний
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
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://plumpy.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, aiida, rabbitmq
has_wikiтак
homepagehttps://plumpy.readthedocs.io
docs_sitehttps://plumpy.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

49Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.5/2.5CI-Tests — 12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 9/18 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 23 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
3/7.5Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
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 — 80 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, 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_packages18
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:plumpy@0.26.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 18 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.

71Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

51Помірний
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://tox.readthedocs.io/llms.txt)
36.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 68 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://tox.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,68
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/plumpy/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/plumpy/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/plumpy/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/54 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes54 998
source_files_sampled54
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, 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

9зірок GitHub
16контриб'юторів
21комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
15релізів
2бас-фактор
22відкритих 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 ★ / 21 ⇿
0Зірки
21Форки
15Релізи

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.

048121620242112017-042021-122026-08
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 8

Кожна точка охоплює 9 днів.

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10
3.6сукупно

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 · 2026-08-28 10:41 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
6CI-Tests12 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 9/18 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 23 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
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
0Vulnerabilities80 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIgreenback~=1.0pyproject.toml
PyPIgreenlet>=3.2.4pyproject.toml
PyPIkiwipy~=0.9.0pyproject.toml
PyPIpyyaml~=6.0pyproject.toml
Усі залежності 154

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 149 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgreenback1.3.0пряма
PyPIgreenlet3.2.4пряма
PyPIgreenlet3.3.1пряма
PyPIkiwipy0.9.0пряма
PyPIpyyaml6.0.2пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaio-pika9.5.6непряма
PyPIaio-pika9.5.7непряма
PyPIaiormq6.8.1непряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIanyio4.8.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi23.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIattrs20.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackcall0.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.3непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIcertifi2025.1.31непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIdebugpy1.8.12непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIdistlib0.3.9непряма
PyPIdocutils0.20.1непряма
PyPIentrypoints0.4непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.17.0непряма
PyPIh110.14.0непряма
PyPIidentify2.6.7непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIimportlib-metadata4.12.0непряма
PyPIimportlib-metadata6.11.0непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython7.34.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipywidgets7.8.5непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.10.0непряма
PyPIjsonschema4.17.3непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-console6.4.4непряма
PyPIjupyter-core5.7.2непряма
PyPIjupyter-server1.15.6непряма
PyPIjupyterlab3.3.4непряма
PyPIjupyterlab-server2.10.3непряма
PyPIjupyterlab-widgets1.1.11непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe2.0.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune0.8.4непряма
PyPImultidict6.1.0непряма
PyPImypy1.18.2непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPImyst-nb1.2.0непряма
PyPImyst-parser3.0.1непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPInbclassic0.5.6непряма
PyPInbclient0.5.13непряма
PyPInbconvert5.6.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx0.9.3непряма
PyPInbsphinx0.9.6непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPInotebook6.5.4непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoutcome1.3.0.post0непряма
PyPIpackaging24.2непряма
PyPIpamqp3.3.0непряма
PyPIpandoc2.4непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpickleshare0.7.5непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIplumbum1.9.0непряма
PyPIply3.11непряма
PyPIpre-commit3.8.0непряма
PyPIprometheus-client0.21.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.50непряма
PyPIpropcache0.3.0непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4непряма
PyPIpygments2.19.1непряма
PyPIpyrsistent0.20.0непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-asyncio0.16.0непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytray0.3.4непряма
PyPIpywin32308непряма
PyPIpywinpty2.0.15непряма
PyPIpyzmq26.2.1непряма
PyPIrequests2.32.3непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools75.8.0непряма
PyPIshortuuid1.0.13непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowballstemmer2.2.0непряма
PyPIsoupsieve2.6непряма
PyPIsphinx7.2.6непряма
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3непряма
PyPIsphinx-book-theme1.1.4непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy1.4.54непряма
PyPIstarlette0.45.3непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItestpath0.6.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItornado6.4.2непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20241230непряма
PyPItyping-extensions4.12.2непряма
PyPIurllib32.3.0непряма
PyPIuvicorn0.34.0непряма
PyPIvirtualenv20.29.2непряма
PyPIwatchfiles1.0.4непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwebsockets15.0непряма
PyPIwidgetsnbextension3.6.10непряма
PyPIyarl1.18.3непряма
PyPIzipp3.21.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:plumpy@0.26.1 тягне 18 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 aiidateam/plumpy. Читати поруч →

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий99ag2ai/faststreamFastStream is an asynchronous Python framework for building event-driven applications. It brings together message broker integration, dependency injection, validation, testing utilities, and AsyncAPI documentation generation in a single toolkitВинятковий98dagster-io/dagsterAn orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.Винятковий98pypa/pipxInstall and Run Python Applications in Isolated EnvironmentsВинятковий97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.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.