Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 01:20 UTC

bytedance / Protenix

Toward High-Accuracy Open-Source Biomolecular Structure Prediction.

PythonApache-2.0★ 2 052 зірки⑂ 310 форківз лист. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai4science#research

bytedance/Protenix має індекс здоров’я 73 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (85/100), найнижчий — Security (13/100). Останнє оновлення було 39 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

73
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»).

73
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Bytedance Inc.Організація
18 961 підписник418 публічних репозиторіївз квіт. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIprotenix2.0.09 25750155 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

69Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 39 дн. тому
13.8/36Ритм комітів — 20/52 тижнів із комітами
17.7/18Обсяг комітів — 93 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year93
human_commit_share1
days_since_last_push39
active_weeks_last_year20

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 45 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 155 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count45
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release155
mean_days_between_releases6,6

Спільнота та впровадження

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

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
53.7/60Зірки — 2 052 зірок
20.8/25Форки — 310 форків
8.3/15Спостерігачі — 32 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks310
stars2 052
watchers32
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс 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_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

66Добрий
Як обчислюється оцінка
52.9/80Щомісячні завантаження — 9 257 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesprotenix
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads9 257
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?

70Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 44% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 32 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled32
top_contributor_share0,438

Реактивність на issue та PR

52Помірний
Як обчислюється оцінка
24.4/42Вирішення issue — закрито 58% issue
20/30Прийняття PR — злито 48/72 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/2 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs48
open_issues108
closed_issues149
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,58
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 18 961 підписників у bytedance
25/25Послужний список — 418 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers18 961
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginbytedance
public_repos418
account_age_days4 895

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 155 дн. тому
20/20Історія версій — 50 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesprotenix
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish155

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

85Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8
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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 2 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai4science, research
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

13Критичний · 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—
manifestsrequirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

59Помірний
Як обчислюється оцінка
7.9/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: protobuf 6.31.1 (high 7.5), torch 2.7.1 (high 8.8), biopython 1.85.0 (moderate 4.9)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
26.1/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 527 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories14
affected_packages3
assessed_packages115
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2, moderate 1
direct_affected_packages3
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:protenix@2.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 115 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.

47Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

14Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
14.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 27 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,27
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 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
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 3/154 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes144 586
source_files_sampled154
oversized_source_files3

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

2 052зірок GitHub
32контриб'юторів
93комітів за останні 12 місяців
39днів від останнього пушу
45релізів
2бас-фактор
108відкритих 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 ★ / 310 ⇿
0Зірки
310Форки
45Релізи

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.

0125250375306152024-112025-102026-09
Мажорні 2Мінорні 8Патчі 35

Кожна точка охоплює 2 днів.

Усі залежності 32

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 32 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbiopython1.85непряма
PyPIbiotite1.4.0непряма
PyPIcuequivariance-ops-torch-cu120.8.0непряма
PyPIcuequivariance-torch0.8.0непряма
PyPIdeepspeed0.17.5непряма
PyPIfair-esm2.0.0непряма
PyPIgemmi0.6.7непряма
PyPIicecream2.1.7непряма
PyPIipdb0.13.13непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPImatplotlib3.10.5непряма
PyPIml-collections1.1.0непряма
PyPImodelcif1.4непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInumpy2.4.1непряма
PyPIoptree0.17.0непряма
PyPIpandas2.3.1непряма
PyPIpdbeccdutils1.0.0непряма
PyPIprotobuf6.31.1непряма
PyPIpy3dmol2.5.2непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIrdkit2025.9.3непряма
PyPIscikit-learn1.7.1непряма
PyPIscikit-learn-extra0.3.0непряма
PyPIscipy—непряма
PyPItorch2.7.1непряма
PyPItorchaudio2.7.1непряма
PyPItorchvision0.22.1непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItriton3.3.1непряма
PyPIwandb0.21.1непряма
Сповіщення про залежності 3

Встановлення pypi:protenix@2.0.0 тягне 115 пакетів, прямих і транзитивних: 3 мають відомі сповіщення, з них 3 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
protobuf6.31.1прямависока26.33.5
torch2.7.1прямависока102.13.0
biopython1.85.0прямапомірна21.87

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 bytedance/Protenix. Читати поруч →

94assafelovic/gpt-researcherAn autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providersВинятковий94firecrawl/firecrawlThe context API to search, scrape, and interact with the web at scale. 🔥Винятковий94jspsych/jsPsychCreate behavioral experiments in a browser using JavaScriptВинятковий93PaddlePaddle/PaddleOCRTurn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.Винятковий93mvanhorn/last30days-skillAI agent skill that researches any topic across Reddit, X, YouTube, HN, Polymarket, and the web - then synthesizes a grounded summaryВинятковий93EvoScientist/EvoScientist🔬 Harness Vibe Research with Self-evolving AI ScientistsВинятковий

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.