Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-28 03:42 UTC

algorithmicsuperintelligence / openevolve

Open-source implementation of AlphaEvolve

Python · JavaScriptApache-2.0★ 7 278 зірок⑂ 1 142 форкиз трав. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#alphacode#coding-agent#deepmind#deepmind-lab#discovery#distributed-evolutionary-algorithms#evolutionary-algorithms#evolutionary-computation#genetic-algorithm#genetic-algorithms#iterative-methods#iterative-refinement#llm-engineering#llm-ensemble#llm-inference#optimize#alpha-evolve#alphaevolve#openevolve

algorithmicsuperintelligence/openevolve має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Community & Adoption (83/100), найнижчий — Security (62/100). Останнє оновлення було 40 днів тому. 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

Algorithmic SuperIntelligence LabsОрганізація
164 підписники3 публічні репозиторіїз жовт. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIopenevolve0.3.223 2445440 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

77Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 40 дн. тому
15.9/36Ритм комітів — 23/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 215 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 9 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year215
human_commit_share1
days_since_last_push40
active_weeks_last_year23

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 55 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 40 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~26,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count55
latest_release_tagv0.3.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release40
mean_days_between_releases26,1
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?

83Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 7 278 зірок
25/25Форки — 1 142 форків
9.7/15Спостерігачі — 57 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 142
stars7 278
watchers57
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
5.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 77% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 52 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled52
top_contributor_share0,768

Реактивність на issue та PR

70Добрий
Як обчислюється оцінка
25.8/42Вирішення issue — закрито 61% issue
24.6/30Прийняття PR — злито 169/206 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs169
open_issues73
closed_issues116
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,614
closed_unmerged_prs37
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

52Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.9/25Охоплення власника — 164 підписників у algorithmicsuperintelligence
6.1/25Послужний список — 3 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers164
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginalgorithmicsuperintelligence
public_repos3
account_age_days314

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 40 дн. тому
20/20Історія версій — 54 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesopenevolve
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish40

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

76Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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 — 19 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsalphacode, coding-agent, deepmind, deepmind-lab, discovery, distributed-evolutionary-algorithms, evolutionary-algorithms, evolutionary-computation, genetic-algorithm, genetic-algorithms, iterative-methods, iterative-refinement, llm-engineering, llm-ensemble, llm-inference, optimize, alpha-evolve, alphaevolve, openevolve
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?

62Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

53Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 21 out of 21 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
5.2/7.5Code-Review — Found 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 12 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 9 commit(s) and 4 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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages25
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:openevolve@0.3.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 25 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

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/instructions/sidebar-node-logic.instructions.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.anthropic.com/llms.txt)
33.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 63 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.anthropic.com/llms.txt
legible_history_share0,63
agent_instruction_files.github/instructions/sidebar-node-logic.instructions.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4 112

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 6 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
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
lockfilesCargo.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifestsexamples/rust_adaptive_sort/sort_test/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 5/258 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes919 975
source_files_sampled258
oversized_source_files5

Машиночитні інтерфейси

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

Ключові факти

7 278зірок GitHub
52контриб'юторів
215комітів за останні 12 місяців
40днів від останнього пушу
55релізів
1бас-фактор
73відкритих 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 ★ / 1 142 ⇿
0Зірки
1 142Форки
55Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

02004006008001 0001 2001 142282025-052026-012026-08
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 51

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3сукупно

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 · 2026-08-28 03:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained9 commit(s) and 4 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIopenai>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.64.0pyproject.toml
PyPIflask—pyproject.toml
PyPIdacite>=1.9.2pyproject.toml
Усі залежності 70

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 64 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdacite—пряма
PyPIflask—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopenai—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPItqdm—пряма
crates.iocfg-if1.0.4непряма
crates.iogetrandom0.3.4непряма
crates.iolibc0.2.177непряма
crates.ioppv-lite860.2.21непряма
crates.ioproc-macro21.0.102непряма
crates.ioquote1.0.41непряма
crates.ior-efi5.3.0непряма
crates.iorand0.9.2непряма
crates.iorand_chacha0.9.0непряма
crates.iorand_core0.9.3непряма
crates.iosyn2.0.108непряма
crates.iounicode-ident1.0.20непряма
crates.iowasip21.0.1+wasi-0.2.4непряма
crates.iowit-bindgen0.46.0непряма
crates.iozerocopy0.8.27непряма
crates.iozerocopy-derive0.8.27непряма
PyPIbeautifulsoup4—непряма
PyPIbotorch—непряма
PyPIclick—непряма
PyPIcryptography—непряма
PyPIcvxopt—непряма
PyPIcvxpy—непряма
PyPIcython—непряма
PyPIdace—непряма
PyPIdask—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdiffrax—непряма
PyPIecos—непряма
PyPIfaiss-cpu—непряма
PyPIgoogle-generativeai—непряма
PyPIhdbscan—непряма
PyPIhighspy—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPIline-profiler—непряма
PyPIlitellm—непряма
PyPIlm-eval—непряма
PyPIlxml—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImlx—непряма
PyPImlx-lm—непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInumba—непряма
PyPIoptax—непряма
PyPIorjson—непряма
PyPIortools—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpot—непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpulp—непряма
PyPIpyaml—непряма
PyPIpykalman—непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpyomo—непряма
PyPIpython-sat—непряма
PyPIpythran—непряма
PyPIpywavelets—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsympy—непряма
PyPItoml—непряма
PyPItorch—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:openevolve@0.3.2 тягне 25 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 algorithmicsuperintelligence/openevolve. Читати поруч →

87astroautomata/SymbolicRegression.jlDistributed High-Performance Symbolic Regression in JuliaВідмінний100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий99ai-dynamo/dynamoA Datacenter Scale Distributed Inference Serving FrameworkВинятковий98kvcache-ai/MooncakeMooncake is the serving platform for Kimi, a leading LLM service provided by Moonshot AI.Винятковий97google-deepmind/mujocoMulti-Joint dynamics with Contact. A general purpose physics simulator.Винятковий97flashinfer-ai/flashinferFlashInfer: Kernel Library for LLM ServingВинятковий

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.