Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-01 00:31 UTC

brycewang-stanford / StatsPAI

StatsPAI is the first Agent-native Python library for causal inference and applied econometrics — unified API, broad cross-method coverage, structured result objects, machine-readable schemas, Skills, an MCP server, and R/Stata parity validation.

PythonMIT★ 328 зірок⑂ 68 форківз лип. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаMCP-серверяк це визначено
#agent-native#ai-agents#causal-discovery#causal-inference#data-science#difference-in-differences#double-machine-learning#econometrics#instrumental-variables#llm#mcp#panel-data#policy-evaluation#python#regression-discontinuity#rstats#stata#statistics#synthetic-control#treatment-effects

brycewang-stanford/StatsPAI має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (50/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

brycew6mОсобистий обліковий запис
308 підписників42 публічні репозиторіїз лют. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIStatsPAI1.34.12 642740 днів томуeconometricsstatisticscausal-inferencedifference-in-differencesregression-discontinuitysynthetic-controlmatchingpropensity-scoreinstrumental-variablespanel-datadouble-mlstatamachine-learningtmledragonnetcausal-discoverypolicy-learningconformal-inferencebayesian-causal-forest

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
18/36Ритм комітів — 26/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 974 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_year1 974
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year26

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 27 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 37 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~12,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count27
latest_release_tagv1.23.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release37
mean_days_between_releases12,9

Спільнота та впровадження

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

66Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

56Помірний
Як обчислюється оцінка
40.8/60Зірки — 328 зірок
15.2/25Форки — 68 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks68
stars328
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.6/80Щомісячні завантаження — 2 642 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesStatsPAI
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 642
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?

58Помірний · 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
0.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 97% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,973

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
18.3/30Прийняття PR — злито 22/36 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs22
open_issues0
closed_issues8
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

54Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
17.9/25Охоплення власника — 308 підписників у brycewang-stanford
15.1/25Послужний список — 42 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers308
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginbrycewang-stanford
public_repos42
account_age_days593
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 74 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesStatsPAI
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://brycewang-stanford.github.io/StatsPAI/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagent-native, ai-agents, causal-discovery, causal-inference, data-science, difference-in-differences, double-machine-learning, econometrics, instrumental-variables, llm, mcp, panel-data, policy-evaluation, python, regression-discontinuity, rstats, stata, statistics, synthetic-control, treatment-effects
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://brycewang-stanford.github.io/StatsPAI/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

50Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
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
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 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 — no SAST tool detected
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests. 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.

90Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes50 084

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — rust/statspai_hdfe/Cargo.toml (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
11/11Статична перевірка типів — src/statspai/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 100 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesCargo.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/statspai/py.typed
agent_commit_share1
toolchain_manifestsrust/statspai_hdfe/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/statspai/py.typed)
54.1/55Керовані розміри файлів — 42/2 506 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes981 431
source_files_sampled2 506
oversized_source_files42

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

328зірок GitHub
5контриб'юторів
1 974комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
27релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:StatsPAI@1.34.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 68 ⇿
0Зірки
68Форки
25Релізи

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.

01325385063756732026-042026-072026-09
Мажорні 0Мінорні 10Патчі 15
OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-10-01 00:31 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 13
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.20.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.3.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.7.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.13.0pyproject.toml
PyPIlinearmodels>=4.25pyproject.toml
PyPIformulaic>=0.6.0pyproject.toml
PyPInumba>=0.56.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpatsy>=0.5.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.0.0pyproject.toml
PyPIxlsxwriter>=3.0.0pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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 brycewang-stanford/StatsPAI. Читати поруч →

98Nixtla/statsforecastLightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100deepset-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.Винятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.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.