Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 03:18 UTC

avitai / artifex

Generative modeling for JAX/Flax NNX: VAEs, GANs, DDPM/DDIM/score/DiT/latent diffusion, normalizing flows, energy-based, autoregressive and geometric (SE(3), protein, point cloud, mesh) models; image, text, audio, molecular, protein, tabular and time-series modalities; a shared Trainer with callbacks and extensions; evaluation through calibrax.

PythonMIT★ 1 зірка⑂ 0 форківз січ. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#diffusion-models#flax-nnx#generative-ai#generative-models#jax#autoregressive-model#energy-based-models#generative-adversarial-network#geometric-deep-learning#normalizing-flows#variational-autoencoder#deep-learning#equivariant-neural-networks#flax#kolmogorov-arnold-networks#machine-learning#molecular-generation#protein-design#python#stable-diffusion

avitai/artifex має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (41/100). 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

Avitai BioОрганізація
5 підписників8 публічних репозиторіївз трав. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIavitai-artifex0.1.158 1071525 днів томуdeep-learningflaxgenerative-modelsjax

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

73Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 129 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_year129
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 16 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 25 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count16
latest_release_tagv0.1.15
releases_from_tagsні
days_since_latest_release25
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?

41Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars1
watchers0
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_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

65Добрий
Як обчислюється оцінка
52.1/80Щомісячні завантаження — 8 107 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesavitai-artifex
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads8 107
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?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
29.3/30Прийняття PR — злито 44/45 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs44
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d17
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio1
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): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
5.6/25Охоплення власника — 5 підписників у avitai
13.9/25Послужний список — 8 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers5
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginavitai
public_repos8
account_age_days1 268

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 25 дн. тому
20/20Історія версій — 15 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesavitai-artifex
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish25

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 23 out of 23 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://artifex.readthedocs.io/en/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdiffusion-models, flax-nnx, generative-ai, generative-models, jax, autoregressive-model, energy-based-models, generative-adversarial-network, geometric-deep-learning, normalizing-flows, variational-autoencoder, deep-learning, equivariant-neural-networks, flax, kolmogorov-arnold-networks, machine-learning, molecular-generation, protein-design, python, stable-diffusion
has_wikiтак
homepagehttps://artifex.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://artifex.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

53Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

41Слабкий
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
2.5/2.5CI-Tests — 23 out of 23 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
0/7.5Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 20 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,1
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
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
advisories22
affected_packages5
assessed_packages365
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 3, moderate 2
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 365 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.

61Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 99 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/artifex/py.typed
10/10Відтворюване середовище — 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_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/artifex/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/artifex/py.typed)
54.9/55Керовані розміри файлів — 1/834 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes96 091
source_files_sampled834
oversized_source_files1

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

1зірок GitHub
1контриб'юторів
129комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
16релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1сукупно

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 · 2026-10-21 03:18 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
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
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 23
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIblackjax>=1.6.2pyproject.toml
PyPIcalibrax>=0.1.14pyproject.toml
PyPIdacite>=1.8.0pyproject.toml
PyPIdatarax>=0.1.16pyproject.toml
PyPIdistrax>=0.1.9pyproject.toml
PyPIflax>=0.12.9pyproject.toml
PyPIgrain>=0.2.18pyproject.toml
PyPIjax>=0.11.1pyproject.toml
PyPIjaxtyping>=0.2.20pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPInumpy<2.6.0,>=1.24pyproject.toml
PyPIoptax>=0.2.8pyproject.toml
PyPIorbax-checkpoint>=0.11.33pyproject.toml
PyPIpyasn1>=0.6.4pyproject.toml
PyPIpydantic>=2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.1pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.1pyproject.toml
PyPIsubstrax>=0.1.16pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.5pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.5pyproject.toml
Усі залежності 365

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 23 прямих і 342 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIblackjax1.6.2пряма
PyPIcalibrax0.1.14пряма
PyPIdacite1.9.2пряма
PyPIdatarax0.1.16пряма
PyPIdistrax0.1.9пряма
PyPIflax0.12.9пряма
PyPIgrain0.2.18пряма
PyPIjax0.11.1пряма
PyPIjaxtyping0.3.9пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPInumpy2.5.3пряма
PyPIoptax0.2.8пряма
PyPIorbax-checkpoint0.11.33пряма
PyPIpsutil7.2.2пряма
PyPIpyasn10.6.4пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpython-dotenv1.2.2пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPIscikit-learn1.8.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIsubstrax0.1.16пряма
PyPItqdm4.67.3пряма
PyPItyping-extensions4.15.0пряма
PyPIabsl-py2.4.0непряма
PyPIaiofiles25.1.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalembic1.18.4непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarray-record0.8.3непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIastroid4.0.4непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-lru2.2.0непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIautopep82.3.2непряма
PyPIavitai-artifex0.1.15непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs6.2непряма
PyPIbandit1.9.4непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIbuild1.4.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcachetools7.0.5непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.5непряма
PyPIchex0.1.91непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIcryptography50.0.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.0непряма
PyPIdatabricks-sdk0.97.0непряма
PyPIdatasets5.0.1непряма
PyPIdeadcode2.4.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeptry0.25.1непряма
PyPIdetect-secrets1.5.0непряма
PyPIdill0.4.0непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdm-tree0.1.9непряма
PyPIdocker7.1.0непряма
PyPIdocstring-parser-fork0.0.16непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIetils1.14.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.139.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.1непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflake8-functions-names0.4.0непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.2непряма
PyPIfonttools4.62.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIgast0.7.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.60непряма
PyPIgoogle-auth2.49.0непряма
PyPIgraphene3.4.3непряма
PyPIgraphql-core3.2.8непряма
PyPIgraphql-relay3.2.0непряма
PyPIgraphviz0.21непряма
PyPIgreenlet3.3.2непряма
PyPIgriffe2.0.0непряма
PyPIgriffecli2.0.0непряма
PyPIgriffelib2.0.0непряма
PyPIgrimp3.14непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIgunicorn25.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.3.2непряма
PyPIhippogriffe0.2.2непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuey2.6.0непряма
PyPIhuggingface-hub1.6.0непряма
PyPIhumanize4.15.0непряма
PyPIhypothesis6.168.0непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimport-linter2.11непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterrogate1.7.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython9.10.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIisort8.0.1непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.1непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjax-cuda12-pjrt0.11.1непряма
PyPIjax-cuda12-plugin0.11.1непряма
PyPIjax-metal0.1.1непряма
PyPIjaxlib0.11.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.13.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.0.2непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.21.1непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.4непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIjupytext1.19.1непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlazy-loader0.6непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImando0.7.1непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-include-exclude-files0.1.0непряма
PyPImkdocs-ipynb0.1.1непряма
PyPImkdocs-jupyter0.24.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.3непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.3непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImlflow3.16.1непряма
PyPImlflow-skinny3.16.1непряма
PyPImlflow-tracing3.16.1непряма
PyPImock5.2.0непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImultidict6.9.1непряма
PyPImultiprocess0.70.18непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbqa1.9.1непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInh30.3.3непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.3непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.9.2.10непряма
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.24.0.43непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.5.82непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.10.65непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.31.2непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.7.2непряма
PyPIopentelemetry-api1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.61b0непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.34непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIportpicker1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprotobuf5.29.6непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpyarrow23.0.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydeps3.0.2непряма
PyPIpydoclint0.9.1непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpylint4.0.5непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpyright1.1.408непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-env1.5.0непряма
PyPIpytest-json-report1.5.0непряма
PyPIpytest-metadata3.1.1непряма
PyPIpytest-randomly4.0.1непряма
PyPIpytest-split0.11.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.1непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIradon6.0.1непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrequirements-parser0.13.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrsa4.9.1непряма
PyPIruff0.15.5непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsentry-sdk2.54.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsimplejson3.20.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskops0.13.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsqlalchemy2.0.48непряма
PyPIsqlparse0.6.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIstdlib-list0.12.0непряма
PyPIstevedore5.7.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItensorboard2.20.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPItensorstore0.1.81непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItfp-nightly0.26.0.dev20260310непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenize-rt6.2.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItomlkit0.14.0непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItornado6.5.10непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItreescope0.1.10непряма
PyPItrimesh4.11.3непряма
PyPItwine7.0.0непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItypes-psutil7.2.2.20260130непряма
PyPItypes-requests2.32.4.20260324непряма
PyPItypes-tqdm4.67.3.20260303непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.41.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIvirtualenv21.14.1непряма
PyPIvulture2.16непряма
PyPIwadler-lindig0.1.7непряма
PyPIwaitress3.0.2непряма
PyPIwandb0.25.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwemake-python-styleguide1.6.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.9непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIxenon0.9.3непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 5

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 365 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 5 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
aiohttp3.14.3непрямависока83.14.4
certifi2026.2.25непрямависока22026.10.19
pillow12.3.0непрямависока913.0.0
gitpython3.1.60непрямапомірна13.1.62
mako1.3.12непрямапомірна21.4.2

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 avitai/artifex. Читати поруч →

98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!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.