Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-20 04:22 UTC

aria-ml / dataeval

Python library for analyzing data quality and its impact on model performance across classification and object-detection tasks.

PythonMIT★ 20 зірок⑂ 6 форківз лист. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагінБібліотекаяк це визначено
#ai#data#metrics#sufficiency#bias-detection#linter#out-of-distribution-detection#outlier-detection

aria-ml/dataeval має індекс здоров’я 67 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — Sustainability & Governance (34/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

67
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»).

67
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 61 калібровано до 67 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ARiAОсобистий обліковий запис
0 підписників9 публічних репозиторіївз лист. 2023 р.ARiA

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdataeval1.1.43 0608618 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
33.2/36Ритм комітів — 48/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 768 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year768
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 5 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 18 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~10 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count5
latest_release_tagv1.1.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases10

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

49Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

26У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
20.7/60Зірки — 20 зірок
5.8/25Форки — 6 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks6
stars20
watchers2
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 (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
46.5/80Щомісячні завантаження — 3 060 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdataeval
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3 060
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?

34У зоні ризику · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 89% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,893

Реактивність на issue та PR

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
0/30Прийняття PR — злито 0/1 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
0/25Охоплення власника — 0 підписників у aria-ml
13.2/25Послужний список — 9 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginaria-ml
public_repos9
account_age_days1 076
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 18 дн. тому
20/20Історія версій — 86 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdataeval
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish18

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://dataeval.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, data, metrics, sufficiency, bias-detection, linter, out-of-distribution-detection, outlier-detection
has_wikiні
homepagehttps://dataeval.readthedocs.io
docs_sitehttps://dataeval.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?

47Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool detected: CodeQL
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 18 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories33
affected_packages6
assessed_packages272
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 6
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 272 резолвлених залежностей із OSV. 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.

53Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

14Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
14.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 27 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,27
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/dataeval/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, 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_filesnoxfile.py
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/dataeval/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/dataeval/py.typed)
54.1/55Керовані розміри файлів — 9/530 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes298 829
source_files_sampled530
oversized_source_files9

Ключові факти

20зірок GitHub
4контриб'юторів
768комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
5релізів
1бас-фактор
0відкритих 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 ★ / 6 ⇿
0Зірки
6Форки

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.

123456612025-032025-102026-04
OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4сукупно

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 · 2026-10-20 04:22 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool detected: CodeQL
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImaite>=0.9.4pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.0pyproject.toml
PyPIlightgbm>=4pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.2pyproject.toml
PyPIpolars>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.2.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12pyproject.toml
PyPIxxhash>=3.4pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0pyproject.toml
Усі залежності 272

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 16 прямих і 256 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIlightgbm4.7.0пряма
PyPImaite0.9.5пряма
PyPInumba0.66.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpolars2.0.0пряма
PyPIpsutil7.2.2пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPItorch2.13.0пряма
PyPItorch2.13.0+cpuпряма
PyPItorch2.13.0+cu126пряма
PyPItorch2.13.0+cu130пряма
PyPItyping-extensions4.16.0пряма
PyPIxxhash3.8.1пряма
PyPIai-edge-litert2.1.6непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargcomplete3.7.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIastroid4.1.2непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-strenum1.3.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcodespell2.4.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.0непряма
PyPIcuda-toolkit12.6.3непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdataeval-plots0.0.8непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdependency-groups1.3.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.1непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhumanize4.16.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimageio2.37.4непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.16.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.2непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIjupytext1.19.5непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlazy-loader0.5непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPIllvmlite0.48.0непряма
PyPImaite-datasets0.0.21непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.1непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInodejs-wheel-binaries24.16.0непряма
PyPInotebook7.6.1непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInox2026.7.11непряма
PyPInox-uv0.8.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.11.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.7.77непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-ml-py13.610.43непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.29.3непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.6.77непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIonnx-ir1.0.0непряма
PyPIonnxmltools1.16.0непряма
PyPIonnxruntime1.28.0непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.26.0непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.29.0непряма
PyPIonnxscript0.7.1непряма
PyPIopencv-python4.11.0.86непряма
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.2непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIplotly6.9.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars-runtime-322.0.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-extra-types2.11.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject2conda0.23.1непряма
PyPIpyright1.1.411непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.1непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIrapidfuzz3.14.5непряма
PyPIrdflib7.6.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIroman-numerals-py4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.1непряма
PyPIscikit-image0.26.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskl2onnx1.20.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsphinx8.2.3непряма
PyPIsphinx-autoapi3.8.0непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-immaterial0.13.9непряма
PyPIsphinx-new-tab-link0.8.1непряма
PyPIsphinx-tabs3.5.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-extdevhelper-kasane0.2.1непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItifffile2026.3.3непряма
PyPItifffile2026.7.31непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItorchvision0.28.0непряма
PyPItorchvision0.28.0+cpuнепряма
PyPItorchvision0.28.0+cu126непряма
PyPItorchvision0.28.0+cu130непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets5.16.0непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyper0.27.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItypos1.49.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIultralytics8.4.114непряма
PyPIultralytics-thop2.1.6непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuv0.12.1непряма
PyPIvirtualenv21.7.1непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 6

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 272 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 6 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
jupyter-server2.20.0непрямависока22.21.0
jupyterlab4.6.2непрямависока77.6.3
notebook7.6.1непрямависока37.6.3
tornado6.5.7непрямависока76.5.9
urllib32.7.0непрямависока62.8.0
virtualenv21.7.1непрямависока821.7.13

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 aria-ml/dataeval. Читати поруч →

99pydantic/logfireAI observability platform for production LLM and agent systems.Винятковий96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Винятковий96apache/burrBuild applications that make decisions (chatbots, agents, simulations, etc...). Monitor, trace, persist, and execute on your own infrastructure.Винятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий100deepset-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.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий

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.