Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 02:44 UTC

bespokelabsai / curator

Synthetic data curation for post-training and structured data extraction

PythonApache-2.0★ 1 729 зірок⑂ 145 форківз жовт. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#synthetic-data#agents#llm#prompt#python#synthetic-dataset-generation#deep-learning#fine-tuning#instruction-tuning#machine-learning#natural-language-processing

bespokelabsai/curator має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (27/100). Останнє оновлення було 12 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Bespoke LabsОрганізація
131 підписник23 публічні репозиторіїз квіт. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIbespokelabs-curator0.1.2960 4795762 дні томуaicuratorbespoke

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

62Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

52Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 12 дн. тому
6.2/36Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами
12.2/18Обсяг комітів — 22 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year22
human_commit_share1
days_since_last_push12
active_weeks_last_year9

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 26 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 182 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~42,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count26
latest_release_tagv0.1.27
releases_from_tagsні
days_since_latest_release182
mean_days_between_releases42,4

Спільнота та впровадження

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

75Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

76Добрий
Як обчислюється оцінка
52.5/60Зірки — 1 729 зірок
18/25Форки — 145 форків
5.6/15Спостерігачі — 11 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks145
stars1 729
watchers11
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_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
63.8/80Щомісячні завантаження — 60 479 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesbespokelabs-curator
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads60 479
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?

78Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 24% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 22 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled22
top_contributor_share0,235

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
33.1/42Вирішення issue — закрито 79% issue
26.1/30Прийняття PR — злито 387/445 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs387
open_issues57
closed_issues213
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,789
closed_unmerged_prs58
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
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.2/25Охоплення власника — 131 підписників у bespokelabsai
14.8/25Послужний список — 23 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers131
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginbespokelabsai
public_repos23
account_age_days874

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 62 дн. тому
20/20Історія версій — 57 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesbespokelabs-curator
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish62

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-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_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.bespokelabs.ai/bespoke-curator
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicssynthetic-data, agents, llm, prompt, python, synthetic-dataset-generation, deep-learning, fine-tuning, instruction-tuning, machine-learning, natural-language-processing
has_wikiтак
homepagehttps://docs.bespokelabs.ai/bespoke-curator
docs_sitehttps://docs.bespokelabs.ai/bespoke-curator
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

27У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — poetry.lock
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespoetry.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: litellm 1.83.7 (critical 9.8), datasets 3.6.0 (unknown)
6.6/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 4: aiohttp 3.13.5 (high 7.5), click 8.1.8 (high 7.2), google-cloud-aiplatform 1.71.1 (high), ще +1
20.5/40Немає задавнених сповіщень — 5 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 205 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories47
affected_packages6
assessed_packages114
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 3, moderate 1, unknown 1
direct_affected_packages2
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:bespokelabs-curator@0.1.29 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 114 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

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.bespokelabs.ai/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 99 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.bespokelabs.ai/llms.txt
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 12 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,12
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/175 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes35 987
source_files_sampled175
oversized_source_files0

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

1 729зірок GitHub
22контриб'юторів
22комітів за останні 12 місяців
12днів від останнього пушу
26релізів
3бас-фактор
57відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 145 ⇿
0Зірки
145Форки
26Релізи

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.

0255075100125150143132024-112025-092026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 20

Кожна точка охоплює 2 днів.

Прямі залежності 19
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.9.2pyproject.toml
PyPIdatasets^3.0.2pyproject.toml
PyPIinstructor^1.6.3pyproject.toml
PyPIpandas2.2.2pyproject.toml
PyPIxxhash^3.5.0pyproject.toml
PyPItqdm^4.67.0pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.9.2pyproject.toml
PyPInest-asyncio^1.6.0pyproject.toml
PyPIrich^13.7.0pyproject.toml
PyPIlitellm1.83.7pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.7.0pyproject.toml
PyPIaiofiles>=22.0,<26.0pyproject.toml
PyPIanthropic^0.84.0pyproject.toml
PyPIvertexai1.71.1pyproject.toml
PyPIvllm^0.6.3pyproject.toml
PyPIbespokelabs-sandbox0.1.1pyproject.toml
PyPItinker^0.8.0pyproject.toml
PyPIposthog^3.11.0pyproject.toml
PyPImistralai^1.5.1pyproject.toml
Усі залежності 248

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 22 прямих і 226 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiofiles25.1.0пряма
PyPIanthropic0.84.0пряма
PyPIbespokelabs-sandbox0.1.1пряма
PyPIdatasets—пряма
PyPIdatasets3.2.0пряма
PyPIdatasets3.6.0пряма
PyPIinstructor1.14.5пряма
PyPIlitellm1.83.7пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPImistralai1.12.4пряма
PyPInest-asyncio1.6.0пряма
PyPIpandas2.2.2пряма
PyPIposthog3.25.0пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIrich13.9.4пряма
PyPItiktoken0.12.0пряма
PyPItinker0.8.1пряма
PyPItqdm4.67.3пряма
PyPIvertexai1.71.1пряма
PyPIvllm—пряма
PyPIvllm0.6.6.post1пряма
PyPIxxhash3.6.0пряма
PyPIaccelerate—непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.13.5непряма
PyPIaiohttp-cors0.8.1непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIairportsdata20260304непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIaryn-sdk—непряма
PyPIastor0.8.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbackoff2.2.1непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbespokelabs-curator—непряма
PyPIbespokelabs-curator0.1.16непряма
PyPIblake31.0.8непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.5непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorful0.5.8непряма
PyPIcompressed-tensors0.8.1непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIcryptography46.0.5непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdeepspeed—непряма
PyPIdepyf0.18.0непряма
PyPIdill0.3.8непряма
PyPIdiskcache5.6.3непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocstring-parser0.17.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIeinops0.8.2непряма
PyPIeval-type-backport0.3.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfaiss-cpu—непряма
PyPIfastapi0.135.1непряма
PyPIfastuuid0.14.0непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2025.3.0непряма
PyPIgguf0.10.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.25.2непряма
PyPIgoogle-auth2.49.1непряма
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.71.1непряма
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.40.1непряма
PyPIgoogle-cloud-core2.5.0непряма
PyPIgoogle-cloud-resource-manager1.16.0непряма
PyPIgoogle-cloud-storage2.19.0непряма
PyPIgoogle-crc32c1.8.0непряма
PyPIgoogle-resumable-media2.8.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.0непряма
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.3непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIgrpcio-status1.71.2непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.3.0непряма
PyPIhf-xet1.4.2непряма
PyPIhpack4.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.7.1непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.7.1непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimportlib-metadata8.5.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinteregular0.3.3непряма
PyPIinvoke2.2.1непряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.1непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.11.1непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlangchain—непряма
PyPIlangchain-experimental—непряма
PyPIlangchain-openai—непряма
PyPIlark1.2.2непряма
PyPIlatex2sympy21.9.1непряма
PyPIlm-format-enforcer0.10.12непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistral-common1.5.6непряма
PyPImonotonic1.6непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.1.2непряма
PyPImsgspec0.20.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.16непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInh30.3.3непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.4.5.8непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.1.0.70непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.2.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.5.147непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.6.1.9непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.3.1.170непряма
PyPInvidia-ml-py13.590.48непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.21.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.4.127непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.4.127непряма
PyPIopenai2.30.0непряма
PyPIopencensus0.11.4непряма
PyPIopencensus-context0.1.3непряма
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86непряма
PyPIopentelemetry-api1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-exporter-prometheus0.61b0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.40.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.61b0непряма
PyPIoutlines0.1.11непряма
PyPIoutlines-core0.1.26непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpartial-json-parser0.2.1.1.post7непряма
PyPIpdfplumber—непряма
PyPIpillow12.1.1непряма
PyPIpkginfo1.10.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprometheus-fastapi-instrumentator7.1.0непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIproto-plus1.27.1непряма
PyPIprotobuf5.29.6непряма
PyPIpsutil6.1.1непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpy-spy0.4.1непряма
PyPIpyarrow23.0.1непряма
PyPIpyasn10.6.2непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycountry26.2.16непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-asyncio0.24.0непряма
PyPIpytest-cov6.3.0непряма
PyPIpytest-dependency0.6.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.1.3непряма
PyPIpython-dotenv1.0.1непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIray—непряма
PyPIray2.54.0непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.2.28непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.8.6непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy1.15.1непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsentence-transformers—непряма
PyPIsentencepiece0.2.1непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIshapely2.1.2непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmart-open7.5.1непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPIsympy1.13.1непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItimeout-decorator0.5.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.5.1непряма
PyPItorchvision0.20.1непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers5.3.0непряма
PyPItriton3.1.0непряма
PyPItwine5.1.1непряма
PyPItyper0.26.7непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIurllib31.26.20непряма
PyPIuvicorn0.41.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIvcrpy7.0.0непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatchfiles1.1.1непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIword2number1.1непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIxformers0.0.28.post3непряма
PyPIxgrammar0.1.32непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 6

Встановлення pypi:bespokelabs-curator@0.1.29 тягне 114 пакетів, прямих і транзитивних: 6 мають відомі сповіщення, з них 2 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
litellm1.83.7прямакритична131.84.0
aiohttp3.13.5непрямависока283.14.3
click8.1.8непрямависока18.3.3
google-cloud-aiplatform1.71.1непрямависока21.133.0
python-dotenv1.0.1непрямапомірна21.2.2
datasets3.6.0пряманевідома15.0.1

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 bespokelabsai/curator. Читати поруч →

100huggingface/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. Винятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.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.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.