Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-19 12:10 UTC

bigbio / quantms-rescoring

quantms and ms2rescore helper functions and scripts

PythonApache-2.0★ 1 зірка⑂ 2 форкиз груд. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

bigbio/quantms-rescoring має індекс здоров’я 51 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Vitality (70/100), найнижчий — Security (14/100). Останнє оновлення було 53 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

51
загалом / 100
Помірний

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»).

51
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 51 калібровано до 51 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BigBio StackОрганізація
67 підписників60 публічних репозиторіївз лют. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIquantms-rescoring0.0.242051953 дні томуquantmsproteomicsmass-spectrometrydata-analysisbig-datapsm-rescoringms2rescorepeptide-identification

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

70Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 53 дн. тому
13.8/36Ритм комітів — 20/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 281 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year281
human_commit_share1
days_since_last_push53
active_weeks_last_year20

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 53 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~50,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagv0.0.24
releases_from_tagsні
days_since_latest_release53
mean_days_between_releases50,5

Спільнота та впровадження

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

28У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

3Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 2 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars1
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
30.9/80Щомісячні завантаження — 205 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesquantms-rescoring
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads205
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?

61Помірний · 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
8.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 63% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,633

Реактивність на issue та PR

68Добрий
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
29.1/30Прийняття PR — злито 95/98 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs95
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13.2/25Охоплення власника — 67 підписників у bigbio
25/25Послужний список — 60 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers67
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginbigbio
public_repos60
account_age_days4 243

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 53 дн. тому
20/20Історія версій — 19 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesquantms-rescoring
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish53

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

70Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
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

Документація

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.quantms.org
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepage—
docs_sitehttps://docs.quantms.org
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

14Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

68Добрий
Як обчислюється оцінка
10.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: torch 2.9.1 (high 8.8)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
32.8/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 536 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories4
affected_packages1
assessed_packages122
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:quantms-rescoring@0.0.24 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 122 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.

44Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
31.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 59 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,59
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
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 — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/23 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes52 392
source_files_sampled23
oversized_source_files0

Ключові факти

1зірок GitHub
2контриб'юторів
281комітів за останні 12 місяців
53днів від останнього пушу
19релізів
1бас-фактор
0відкритих 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; 2026/09/19 12:08:15 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 ⇿
0Зірки
2Форки
18Релізи

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.

111222212024-122025-102026-09
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 18

Кожна точка охоплює 2 днів.

Прямі залежності 15
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIclick*pyproject.toml
PyPIpyopenms3.4.0pyproject.toml
PyPIms2rescore3.2.1pyproject.toml
PyPIpandas*pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25pyproject.toml
PyPIpsm-utils*pyproject.toml
PyPIdeepLC3.1.13pyproject.toml
PyPIscipy*pyproject.toml
PyPIpygam*pyproject.toml
PyPIprotobuf*pyproject.toml
PyPIms2pip4.1.2pyproject.toml
PyPIpeptdeep1.4.1pyproject.toml
PyPItorch<2.10.0pyproject.toml
PyPIpyarrow*pyproject.toml
PyPIpsutil*pyproject.toml
Усі залежності 15

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 0 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick—пряма
PyPIdeeplc3.1.13пряма
PyPIms2pip4.1.2пряма
PyPIms2rescore3.2.1пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpeptdeep1.4.1пряма
PyPIprotobuf—пряма
PyPIpsm-utils—пряма
PyPIpsutil—пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpygam—пряма
PyPIpyopenms3.4.0пряма
PyPIscipy—пряма
PyPItorch—пряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:quantms-rescoring@0.0.24 тягне 122 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
torch2.9.1прямависока42.13.0

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 bigbio/quantms-rescoring. Читати поруч →

84CompOmics/ms2rescoreModular and user-friendly platform for AI-assisted rescoring of peptide identificationsВідмінний78CompOmics/ms2pipMS²PIP: Fast and accurate peptide spectrum prediction for multiple fragmentation methods, instruments, and labeling techniques.Добрий98man-group/ArcticDBArcticDB is a high performance, serverless DataFrame database built for the Python Data Science ecosystem.Винятковий88K-Dense-AI/scientific-agent-skillsTurn any AI agent into an AI Scientist. The #1 Agent Skills library for science, used by 190,000+ scientists worldwide. 165 ready-to-use validated skills plus 100+ scientific databases covering biology, chemistry, medicine, and drug discovery. Compatible with Cursor, Claude Code, Codex, Pi, Antigravity, and the open Agent Skills standard.Відмінний83Sigilweaver/OpenTFRawPure-Rust reader for Thermo Fisher .raw mass-spectrometry files, with Python bindings.Відмінний78elastic/elandPython Client and Toolkit for DataFrames, Big Data, Machine Learning and ETL in ElasticsearchДобрий

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.