Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-09 00:01 UTC

cluebbehusen / lmux

Modular Python library for unified LLM provider access with cost reporting

PythonMIT★ 0 зірок⑂ 1 форкз лют. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#anthropic#aws#azure#bedrock#gcp#llm#openai#unified-api#vertex-ai

cluebbehusen/lmux має індекс здоров’я 71 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (87/100), найнижчий — Community & Adoption (24/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

71
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»).

71
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 63 калібровано до 71 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Connor LuebbehusenОсобистий обліковий запис
2 підписники18 публічних репозиторіївз черв. 2018 р.@bioscope-ai

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIlmux0.12.0-1439 днів томуllmailanguage-modelmultiplexer
PyPIlmux-groq0.8.2-177 днів томуllmaigroqlanguage-model
PyPIlmux-google0.12.4-132 дні томуllmaigooglegeminivertexlanguage-model
PyPIlmux-openai0.10.3-204 дні томуllmaiopenaigptlanguage-model
PyPIlmux-anthropic0.16.2-274 дні томуllmaianthropicclaudelanguage-model
PyPIlmux-gcp-vertex0.7.0-1591 день томуllmaigooglegeminivertexlanguage-model
PyPIlmux-aws-bedrock0.13.3-274 дні томуllmaiawsbedrocklanguage-model
PyPIlmux-azure-foundry0.10.3-234 дні томуllmaiazureopenailanguage-model

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
15.2/36Ритм комітів — 22/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 453 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year453
human_commit_share0,97
days_since_last_push2
active_weeks_last_year22

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_taglmux-google-v0.12.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases0,5
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?

24У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 1 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1
stars0
watchers0
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 (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

57Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 90% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,905

Реактивність на issue та PR

79Добрий
Як обчислюється оцінка
35.4/42Вирішення issue — закрито 84% issue
28.7/30Прийняття PR — злито 112/117 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs112
open_issues6
closed_issues32
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d13
prs_decided_30d13
issue_closed_ratio0,842
closed_unmerged_prs5
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
3.4/25Охоплення власника — 2 підписників у cluebbehusen
21.3/25Послужний список — 18 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers2
owner_typeUser
is_verified—
owner_logincluebbehusen
public_repos18
account_age_days3 013
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 8 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому
20/20Історія версій — 27 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslmux, lmux-groq, lmux-google, lmux-openai, lmux-anthropic, lmux-gcp-vertex, lmux-aws-bedrock, lmux-azure-foundry
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish2

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

70Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsanthropic, aws, azure, bedrock, gcp, llm, openai, unified-api, vertex-ai
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

69Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:lmux@0.12.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 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.

80Відмінний · 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 97 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes14 331

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — packages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-bedrock-shared/src/lmux_bedrock_shared/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspackages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-bedrock-shared/src/lmux_bedrock_shared/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (packages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-bedrock-shared/src/lmux_bedrock_shared/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed)
53.6/55Керовані розміри файлів — 5/201 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes201 189
source_files_sampled201
oversized_source_files5

Ключові факти

0зірок GitHub
3контриб'юторів
453комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
6відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Could not fetch pypi package 'lmux-workspace' from its registry
  • pypi download statistics for 'lmux' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-groq' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-google' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-openai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-anthropic' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-gcp-vertex' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-aws-bedrock' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'lmux-azure-foundry' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1сукупно

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 · 2026-09-09 00:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/13 approved changesets -- score normalized to 1
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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIlmux~=0.12packages/lmux-anthropic/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-anthropic/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.12packages/lmux-aws-bedrock/pyproject.toml
PyPIlmux-bedrock-shared~=0.3packages/lmux-aws-bedrock/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-aws-bedrock/pyproject.toml
PyPIboto3>=1.42.31,<2packages/lmux-aws-bedrock/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.12packages/lmux-azure-foundry/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-azure-foundry/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.11packages/lmux-bedrock-shared/pyproject.toml
PyPIboto3>=1.42.31,<2packages/lmux-bedrock-shared/pyproject.toml
PyPIlmux-google~=0.7packages/lmux-gcp-vertex/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.12packages/lmux-google/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-google/pyproject.toml
PyPIgoogle-auth~=2.0packages/lmux-google/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.11packages/lmux-groq/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-groq/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.10packages/lmux-load-balancer/pyproject.toml
PyPIlmux~=0.12packages/lmux-openai/pyproject.toml
PyPIhttpx~=0.28packages/lmux-openai/pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.10packages/lmux/pyproject.toml
Усі залежності 88

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 74 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIboto3—пряма
PyPIboto31.42.70пряма
PyPIgoogle-auth—пряма
PyPIgoogle-auth2.49.1пряма
PyPIhttpx—пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIlmux—пряма
PyPIlmux0.12.0пряма
PyPIlmux-bedrock-shared—пряма
PyPIlmux-bedrock-shared0.3.2пряма
PyPIlmux-google—пряма
PyPIlmux-google0.12.4пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIaiobotocore—непряма
PyPIaiobotocore3.3.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaioitertools0.13.0непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic—непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIazure-core1.39.0непряма
PyPIazure-identity—непряма
PyPIazure-identity1.25.3непряма
PyPIboto3-stubs1.42.78непряма
PyPIbotocore1.42.70непряма
PyPIbotocore-stubs1.42.41непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.6непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIgoogle-genai—непряма
PyPIgroq—непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIlmux-anthropic0.16.2непряма
PyPIlmux-aws-bedrock0.13.3непряма
PyPIlmux-azure-foundry0.10.3непряма
PyPIlmux-gcp-vertex0.7.0непряма
PyPIlmux-groq0.8.2непряма
PyPIlmux-load-balancer0.1.1непряма
PyPIlmux-openai0.10.3непряма
PyPIlmux-workspace0.0.0непряма
PyPImsal1.37.0непряма
PyPImsal-extensions1.3.1непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy-boto3-bedrock1.42.69непряма
PyPImypy-boto3-bedrock-runtime1.42.42непряма
PyPIopenai—непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrespx0.23.1непряма
PyPIruff0.15.8непряма
PyPIs3transfer0.16.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIty0.0.57непряма
PyPItypes-aiobotocore3.2.1непряма
PyPItypes-aiobotocore-bedrock-runtime3.2.1непряма
PyPItypes-awscrt0.31.3непряма
PyPItypes-s3transfer0.16.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuv-build—непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:lmux@0.12.0 тягне 5 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

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 cluebbehusen/lmux. Читати поруч →

98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий97strands-agents/harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.Винятковий97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.Винятковий97Significant-Gravitas/AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.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.