Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-18 17:51 UTC

allenai / allennlp-semparse

A framework for building semantic parsers (including neural module networks) with AllenNLP, built by the authors of AllenNLP

PythonApache-2.0★ 109 зірок⑂ 25 форківз серп. 2019 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#allennlp#nlp#semantic-parsers

allenai/allennlp-semparse має індекс здоров’я 17 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Engineering Quality (62/100), найнижчий — Vitality (18/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

17
загалом / 100
Критичний

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»).

17
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 45 калібровано до 42 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Ai2Організація
5 083 підписники592 публічні репозиторіїз жовт. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIallennlp_semparse0.0.47651713 днів томуallennlpnlpdeeplearningmachinereadingsemanticparsingparsers

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

18Критичний · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 1 653 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share0,944
days_since_last_push1 653
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 5 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 1 713 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~134 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count5
latest_release_tagv0.0.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 713
mean_days_between_releases134
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?

43Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
33/60Зірки — 109 зірок
11.5/25Форки — 25 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks25
stars109
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
25.2/80Щомісячні завантаження — 76 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesallennlp_semparse
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads76
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 57% комітів
12.2/13.5Широта контриб’юторів — 9 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,569

Реактивність на issue та PR

54Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/42Вирішення issue — закрито 60% issue
15.7/30Прийняття PR — злито 22/42 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs22
open_issues6
closed_issues9
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,6
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

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 5 083 підписників у allenai
25/25Послужний список — 592 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers5 083
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginallenai
public_repos592
account_age_days4 754

Супровід пакетів

69Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 713 дн. тому
20/20Історія версій — 5 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesallennlp_semparse
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1 713

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

62Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

64Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsallennlp, nlp, semantic-parsers
has_wikiтак
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?

39Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
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 — project is archived
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 — 11 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
15.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: nltk 3.10.3 (high 7.0)
3.4/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 4: torch 1.12.1 (critical 9.8), transformers 4.20.1 (critical 9.6), protobuf 3.20.3 (high 7.5), ще +1
21.9/40Немає задавнених сповіщень — 4 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 1 422 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories91
affected_packages5
assessed_packages97
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 2, moderate 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:allennlp_semparse@0.0.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 97 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.

41Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
19.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 19 з 51 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,373
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 54 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 54 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
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,056

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/156 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes60 560
source_files_sampled156
oversized_source_files1

Ключові факти

109зірок GitHub
9контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
1 653днів від останнього пушу
5релізів
1бас-фактор
6відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 25 ⇿
0Зірки
25Форки
5Релізи

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.

048121620242422019-082022-122026-04
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 4

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9сукупно

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 · 2026-10-18 17:51 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
0CI-Tests0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
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
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 5

Встановлення pypi:allennlp_semparse@0.0.4 тягне 97 пакетів, прямих і транзитивних: 5 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
torch1.12.1непрямакритична302.13.0
transformers4.20.1непрямакритична525.10.0
nltk3.10.3прямависока1—
protobuf3.20.3непрямависока46.33.5
filelock3.7.1непрямапомірна43.20.3

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 allenai/allennlp-semparse. Читати поруч →

98NVIDIA/Megatron-LMOngoing research training transformer models at scaleВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий93clearml/clearmlClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your AI workload. Experiment Management, Data Management, Pipeline, Orchestration, Scheduling & Serving in one MLOps/LLMOps solutionВинятковий88fastai/fastaiThe fastai deep learning libraryВідмінний80dotnet/TorchSharpA .NET library that provides access to the library that powers PyTorch.Відмінний99huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.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.