Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 03:01 UTC

arrase / ollama-agent

Ollama Agent is a powerful command-line tool (CLI and REPL) that allows you to interact with local AI models.

PythonMIT★ 20 зірок⑂ 6 форківз лист. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаТермінальний інтерфейсяк це визначено
#agentic-ai#ai#ollama#agent#cli#ollama-app#ollama-client

arrase/ollama-agent має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — Community & Adoption (37/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Juan Ezquerro LLanesОсобистий обліковий запис
69 підписників56 публічних репозиторіївз трав. 2013 р.@devoteamgcloud

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIollama-agentвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.1.4895252 дні томуollamaagentaillmlangchaintools

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
25.6/36Ритм комітів — 37/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 641 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year641
human_commit_share0,91
days_since_last_push1
active_weeks_last_year37

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 67 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count67
latest_release_tagv0.10.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases1,7
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?

37Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

26У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
20.7/60Зірки — 20 зірок
5.8/25Форки — 6 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks6
stars20
watchers0
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 (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
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?

52Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% 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_share0,997

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
27.4/30Прийняття PR — злито 191/209 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs191
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d51
prs_decided_30d51
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs18
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

60Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13.3/25Охоплення власника — 69 підписників у arrase
24.8/25Послужний список — 56 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers69
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginarrase
public_repos56
account_age_days4 866
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

70Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://arrase.github.io/ollama-agent/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagentic-ai, ai, ollama, agent, cli, ollama-app, ollama-client
has_wikiні
homepagehttps://arrase.github.io/ollama-agent/
docs_sitehttps://arrase.github.io/ollama-agent/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

63Помірний
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
0.8/2.5CI-Tests — 5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/9 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 3 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 is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not 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_aggregate6,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages40
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:ollama-agent@0.1.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 40 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.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.langchain.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 78 з 91 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.langchain.com/llms.txt
legible_history_share0,857
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1 671

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 9 з останніх 100 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_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,09

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/71 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes54 459
source_files_sampled71
oversized_source_files0

Ключові факти

20зірок GitHub
2контриб'юторів
641комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
67релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'ollama-agent' points at a different repository (https://github.com/aashish-thapa/ollama-agent); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 6 ⇿
0Зірки
6Форки
56Релізи

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.

123456612026-042026-062026-09
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 49
OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3сукупно

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 · 2026-09-18 03:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
3CI-Tests5 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/9 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 3 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 is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 14
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdeepagents==0.7.13pyproject.toml
PyPIlangchain==1.4.0pyproject.toml
PyPIlangchain-core==1.6.2pyproject.toml
PyPIlangchain-ollama==1.1.0pyproject.toml
PyPIlanggraph==1.2.11pyproject.toml
PyPIlanggraph-checkpoint-sqlite==3.1.1pyproject.toml
PyPIaiosqlite==0.22.1pyproject.toml
PyPIlangchain-mcp-adapters==0.3.2pyproject.toml
PyPIPyYAML==6.0.3pyproject.toml
PyPIollama==0.6.2pyproject.toml
PyPItextual==8.2.8pyproject.toml
PyPIqdrant-client==1.19.0pyproject.toml
PyPIrich==15.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2==3.1.6pyproject.toml
Усі залежності 17

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 3 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiosqlite0.22.1пряма
PyPIdeepagents0.7.13пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIlangchain1.4.0пряма
PyPIlangchain-core1.6.2пряма
PyPIlangchain-mcp-adapters0.3.2пряма
PyPIlangchain-ollama1.1.0пряма
PyPIlanggraph1.2.11пряма
PyPIlanggraph-checkpoint-sqlite3.1.1пряма
PyPIollama0.6.2пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIqdrant-client1.19.0пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPItextual8.2.8пряма
PyPImkdocs-material—непряма
PyPIruff0.16.6непряма
PyPIsetuptools—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ollama-agent@0.1.4 тягне 40 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 arrase/ollama-agent. Читати поруч →

99ag2ai/ag2AG2 (formerly AutoGen): The Open-Source AgentOS.Join us at: https://discord.gg/sNGSwQME3xВинятковий99google/adk-pythonAn open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.Винятковий98ModelEngine-Group/nexentNexent is a zero-code platform for auto-generating production-grade AI agents using Harness Engineering principles — unified tools, skills, memory, and orchestration with built-in constraints, feedback loops, and control planes.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий97langgenius/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.Винятковий96CopilotKit/CopilotKitThe Frontend Stack for Agents & Generative UI. React, Angular, Mobile, Slack, and more. Makers of the AG-UI ProtocolВинятковий

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.