Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.15.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-20 09:02 UTC

blue-oil / blueoil

Bring Deep Learning to small devices

Python · C++Apache-2.0★ 248 зірок⑂ 87 форківз жовт. 2018 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено
#deep-learning#machine-learning#python#quantization#fpga

blue-oil/blueoil має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (76/100), найнижчий — Vitality (25/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 49 калібровано до 48 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

blue-oilОрганізація
1 підписник2 публічні репозиторіїз вер. 2018 р.

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

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

25У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 1 915 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push1 915
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 2 051 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~29,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tagv0.30.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2 051
mean_days_between_releases29,9
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?

57Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

57Помірний
Як обчислюється оцінка
38.8/60Зірки — 248 зірок
16.1/25Форки — 87 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks87
stars248
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

57Помірний
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
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
45.9/54Бас-фактор — на 5 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 15% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 50 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor5
contributors_sampled50
top_contributor_share0,152

Реактивність на issue та PR

79Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/42Вирішення issue — закрито 68% issue
25.1/30Прийняття PR — злито 684/817 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs684
open_issues123
closed_issues267
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,685
closed_unmerged_prs133
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
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 — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
2.2/25Охоплення власника — 1 підписників у blue-oil
15.5/25Послужний список — 2 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers1
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginblue-oil
public_repos2
account_age_days2 858
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

50Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://blueoil.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdeep-learning, machine-learning, python, quantization, fpga
has_wikiні
homepagehttps://blueoil.org
docs_sitehttps://blueoil.org
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

30У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — project is archived
0/5Packaging — немає даних
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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — немає даних
0/7.5Vulnerabilities — 65 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

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.

48Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, blueoil/converter/templates/Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, blueoil/converter/templates/Makefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 2/392 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes104 611
source_files_sampled392
oversized_source_files2

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 — example, examples
Використані вхідні дані
example_dirsexample, examples
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

248зірок GitHub
50контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
1 915днів від останнього пушу
33релізів
5бас-фактор
123відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Could not fetch pypi package 'blueoil' from its registry

Докладніше

OpenSSF Scorecard 3.0 / 10
3.0сукупно

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 · 2026-07-20 09:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities65 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIjinja2—setup.cfg
PyPIclick==7.1.2setup.cfg
PyPImatplotlib==3.3.0setup.cfg
PyPInumpy==1.19.1setup.cfg
PyPIPillow==8.2.0setup.cfg
PyPIprompt_toolkit==3.0.3setup.cfg
PyPIPyYAML==5.4.1setup.cfg
PyPItensorflow-datasets==1.3.0setup.cfg
PyPIinquirer==2.7.0setup.cfg
PyPIcython==0.29.21setup.cfg
Усі залежності 11

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 5 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick7.1.2пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.19.1пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpillow7.2.пряма
PyPIpyyaml5.3.1пряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIsphinx2.4.4непряма
PyPIsphinx-autoapi—непряма
PyPIsphinx-markdown-tables—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
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 blue-oil/blueoil. Читати поруч →

100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99huggingface/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. Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий

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 v0.15.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика.