Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-22 03:25 UTC

castorini / rank_llm

RankLLM is a Python toolkit for reproducible information retrieval research using rerankers, with a focus on listwise reranking.

PythonApache-2.0★ 660 зірок⑂ 108 форківз серп. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

castorini/rank_llm має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (87/100), найнижчий — Vitality (53/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

CastoriniОрганізація
230 підписників123 публічні репозиторіїз квіт. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIrank-llm0.26.013 758280 днів томуprompt-decoderrankvicunarankzephyrrankllminformation-retrievalneural-rankingllmlistwisepointwisefirstmistral

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

53Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
22.8/36Ритм комітів — 33/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 105 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year105
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Дисципліна релізів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36Свіжість релізів — релізів немає
0/27Ритм релізів — релізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count0
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?

71Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

67Добрий
Як обчислюється оцінка
45.7/60Зірки — 660 зірок
16.9/25Форки — 108 форків
4.7/15Спостерігачі — 8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks108
stars660
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
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
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

69Добрий
Як обчислюється оцінка
55.2/80Щомісячні завантаження — 13 758 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesrank-llm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads13 758
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?

81Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 28% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 51 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled51
top_contributor_share0,284

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
33.9/42Вирішення issue — закрито 81% issue
25.5/30Прийняття PR — злито 290/341 вирішених PR
9.1/13Newcomer PR acceptance — злито 7/10 PR від новачків за 30 дн.
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs290
open_issues20
closed_issues84
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d17
prs_decided_30d21
issue_closed_ratio0,808
closed_unmerged_prs51
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d10

Власність та опіка

72Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
17/25Охоплення власника — 230 підписників у castorini
25/25Послужний список — 123 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers230
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logincastorini
public_repos123
account_age_days3 490

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 — 28 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesrank-llm
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

87Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — http://rankllm.ai
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepagehttp://rankllm.ai
docs_sitehttp://rankllm.ai
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 163 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories261
affected_packages27
assessed_packages270
unassessed_packages6
affected_by_severitycritical 5, high 14, moderate 8
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 270 резолвлених залежностей із OSV. 6 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

59Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 92 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,92
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5 195

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
8/10Підтверджена практика роботи з агентами — 4 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 1/186 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes87 135
source_files_sampled186
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
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

660зірок GitHub
51контриб'юторів
105комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
0релізів
3бас-фактор
20відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:rank-llm@0.26.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 108 ⇿
0Зірки
108Форки

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.

02040608010012010742023-092025-042026-10

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

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 · 2026-10-22 03:25 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
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities163 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 276

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 276 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate1.13.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic0.97.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIapache-tvm-ffi0.1.9непряма
PyPIastor0.8.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIauthlib1.7.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbitsandbytes0.49.2непряма
PyPIblake31.0.8непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIboto31.43.81непряма
PyPIbotocore1.43.81непряма
PyPIcachetools7.1.0непряма
PyPIcbor26.0.1непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.3непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcompressed-tensors0.15.0.1непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcronsim2.7непряма
PyPIcryptography47.0.0непряма
PyPIcuda-bindings13.2.0непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.4непряма
PyPIcuda-python13.2.0непряма
PyPIcuda-tile1.3.0непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclopts5.0.0a6непряма
PyPIdacite—непряма
PyPIdacite1.9.2непряма
PyPIdatasets4.8.5непряма
PyPIdeepspeed0.18.9непряма
PyPIdepyf0.20.0непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdiskcache5.6.3непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIeinops0.8.2непряма
PyPIemail-validator2.3.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfaiss-cpu1.13.2непряма
PyPIfakeredis2.34.1непряма
PyPIfastapi0.136.1непряма
PyPIfastapi-cli0.0.24непряма
PyPIfastapi-cloud-cli0.17.1непряма
PyPIfastar0.11.0непряма
PyPIfastmcp2.14.7непряма
PyPIfastsafetensors0.3непряма
PyPIfastuuid0.14.0непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflashinfer-cubin0.6.8.post1непряма
PyPIflashinfer-python0.6.8.post1непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIftfy—непряма
PyPIftfy6.3.1непряма
PyPIgguf0.18.0непряма
PyPIgoogle-auth2.50.0непряма
PyPIgoogle-genai2.7.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0непряма
PyPIgrpcio1.80.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhjson3.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.7.1непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhuggingface-hub1.13.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.13непряма
PyPIijson3.5.0непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinteregular0.3.3непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.14.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjoserfc1.6.4непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-path0.4.6непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlark1.2.2непряма
PyPIlitellm1.98.0непряма
PyPIllguidance1.3.0непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPIlm-format-enforcer0.11.3непряма
PyPIloguru0.7.3непряма
PyPIlupa2.8непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImcp1.27.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistral-common1.11.1непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImodel-hosting-container-standards0.1.14непряма
PyPImore-itertools11.0.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.1.2непряма
PyPImsgspec0.21.1непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPIninja1.13.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumba0.65.0непряма
PyPInumpy2.3.5непряма
PyPInumpy2.4.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.0.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56непряма
PyPInvidia-cudnn-frontend1.18.0непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl4.5.1непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.5.1непряма
PyPInvidia-ml-py13.595.45непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIonnxruntime1.25.1непряма
PyPIopenai2.33.0непряма
PyPIopenai-harmony0.0.8непряма
PyPIopenapi-pydantic0.5.1непряма
PyPIopencv-python-headless4.13.0.92непряма
PyPIopentelemetry-api1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-proto1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.41.1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions-ai0.5.1непряма
PyPIoutlines-core0.2.14непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas3.0.2непряма
PyPIpartial-json-parser0.2.1.1.post7непряма
PyPIpathable0.5.0непряма
PyPIpathvalidate3.3.1непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.25.0непряма
PyPIprometheus-fastapi-instrumentator7.1.0непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpy-key-value-aio0.3.0непряма
PyPIpy-key-value-shared0.3.0непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.3непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpybase641.4.3непряма
PyPIpycountry26.2.16непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.3непряма
PyPIpydantic-core2.46.3непряма
PyPIpydantic-extra-types2.11.1непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpydocket0.18.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjnius1.7.0непряма
PyPIpyjwt2.12.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyperclip1.11.0непряма
PyPIpyserini2.4.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.2непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpython-multipart0.0.27непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIquack-kernels0.4.1непряма
PyPIrank-llm0.26.0непряма
PyPIredis8.0.0b2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.4.4непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrich-toolkit0.19.7непряма
PyPIrignore0.7.6непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.12непряма
PyPIs3transfer0.19.2непряма
PyPIsafetensors0.8.0rc0непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsentencepiece0.2.1непряма
PyPIsentry-sdk3.0.0a7непряма
PyPIsetproctitle1.3.7непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsse-starlette3.4.1непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPIsupervisor4.3.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItiktoken0.12.0непряма
PyPItilelang0.1.9непряма
PyPItokenizers0.23.0rc0непряма
PyPItorch2.11.0непряма
PyPItorch-c-dlpack-ext0.1.5непряма
PyPItorchaudio2.11.0непряма
PyPItorchvision0.26.0непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItransformers5.7.0непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItyper0.25.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIuncalled-for0.3.1непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIuvicorn0.46.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIvirtualenv21.3.0непряма
PyPIvllm0.20.1непряма
PyPIwatchfiles1.1.1непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIxgrammar0.2.0непряма
PyPIxxhash3.7.0непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
PyPIz3-solver4.15.4.0непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 27

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 270 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 27 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 6 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
anyio4.13.0непрямакритична44.14.2
fastmcp2.14.7непрямакритична63.2.0
pillow12.2.0непрямакритична5413.0.0
pyjwt2.12.1непрямакритична292.15.0
vllm0.20.1непрямакритична660.32.0
accelerate1.13.0непрямависока2—
aiohttp3.14.3непрямависока83.14.4
certifi2026.4.22непрямависока22026.10.19
cryptography47.0.0непрямависока750.0.0
fsspec2026.2.0непрямависока22026.6.0
joserfc1.6.4непрямависока41.6.8
mcp1.27.0непрямависока72.2.0
msgpack1.1.2непрямависока21.2.1
pyasn10.6.3непрямависока60.6.4
python-multipart0.0.27непрямависока80.0.31
starlette0.52.1непрямависока101.3.1
transformers5.7.0непрямависока45.10.0
urllib32.6.3непрямависока102.8.0
virtualenv21.3.0непрямависока1521.14.9
authlib1.7.0непрямапомірна21.7.1
datasets4.8.5непрямапомірна25.0.1
diskcache5.6.3непрямапомірна2—
idna3.13непрямапомірна23.15
multidict6.7.1непрямапомірна26.9.1
setuptools80.10.2непрямапомірна283.0.0
torch2.11.0непрямапомірна12.13.0
werkzeug3.1.8непрямапомірна23.1.9

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 castorini/rank_llm. Читати поруч →

100deepset-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.Винятковий98Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Винятковий96onyx-dot-app/onyxOpen Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLMВинятковий96NVIDIA/raftRAFT contains fundamental widely-used algorithms and primitives for machine learning and information retrieval. The algorithms are CUDA-accelerated and form building blocks for more easily writing high performance applications.Винятковий100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the document processing platform for AIВинятковий100huggingface/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. 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.