Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 09:07 UTC

datachain-ai / datachain

The Context Layer for unstructured data: typed, versioned datasets over S3, GCS, Azure

PythonApache-2.0★ 2 827 зірок⑂ 176 форківз черв. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#claude-code#codex#data-processing#harness-engineering#mlops#unstructured-data#data-context-layer#ai-agents#knowledge-base#multimodal#pydantic

datachain-ai/datachain має індекс здоров’я 34 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — Security (47/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

34
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

34
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02). Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 75% до зваженого загального індексу здоров’я і встановлює для нього межу «У зоні ризику» на рівні 34.

Власність

DataChainОрганізація
9 підписників8 публічних репозиторіївз трав. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdatachain0.61.115 9202930 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 343 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_year343
human_commit_share0,8
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tag0.61.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases6,4
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?

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
56/60Зірки — 2 827 зірок
18.7/25Форки — 176 форків
6.4/15Спостерігачі — 15 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks176
stars2 827
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
56/80Щомісячні завантаження — 15 920 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdatachain
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads15 920
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?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 20% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 31 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled31
top_contributor_share0,205

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
34.4/42Вирішення issue — закрито 82% issue
24.7/30Прийняття PR — злито 1 205/1 466 вирішених PR
7.8/13Newcomer PR acceptance — злито 3/5 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 205
open_issues96
closed_issues437
prs_merged_7d12
prs_decided_7d15
prs_merged_30d31
prs_decided_30d38
issue_closed_ratio0,82
closed_unmerged_prs261
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
7.2/25Охоплення власника — 9 підписників у datachain-ai
9.8/25Послужний список — 8 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers9
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindatachain-ai
public_repos8
account_age_days529

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 — 293 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdatachain
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.datachain.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsclaude-code, codex, data-processing, harness-engineering, mlops, unstructured-data, data-context-layer, ai-agents, knowledge-base, multimodal, pydantic
has_wikiні
homepagehttps://docs.datachain.ai
docs_sitehttps://docs.datachain.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?

47Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
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 — 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_aggregate6,5
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier49
security_posture_before_jurisdiction65
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано. Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 75% і встановлює для стану безпеки межу «У зоні ризику» на рівні 34.

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
advisories2
affected_packages1
assessed_packages2
unassessed_packages47
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 2 резолвлених залежностей із OSV. 47 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.

89Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENT.md, CLAUDE.md, docs/getting-started/agents.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 65 з 80 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share0,812
agent_instruction_filesAGENT.md, CLAUDE.md, docs/getting-started/agents.md
agent_instruction_max_bytes10 812

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/datachain/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 25 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 4 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/datachain/py.typed
agent_commit_share0,25
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/datachain/py.typed)
54/55Керовані розміри файлів — 8/439 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes210 551
source_files_sampled439
oversized_source_files8

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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 827зірок GitHub
31контриб'юторів
343комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
96відкритих 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:datachain@0.61.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 176 ⇿
0Зірки
176Форки
98Релізи

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.

04080120160200175222024-072025-092026-10
Мажорні 0Мінорні 22Патчі 75

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5сукупно

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 · 2026-10-21 09:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
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
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 36
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPItomlkit—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPInumpy>=1,<3pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0pyproject.toml
PyPIujson>=5.10.0pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIpyarrow—pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2pyproject.toml
PyPIdateparser>=1.3.0pyproject.toml
PyPIattrs>=21.3.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIs3fs>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIgcsfs>=2026.3.0,!=2026.8.0,!=2026.8.1pyproject.toml
PyPIadlfs>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIdvc-data>=3.10,<4pyproject.toml
PyPIdvc-objects>=4,<6pyproject.toml
PyPIshtab>=1.3.4,<2pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2pyproject.toml
PyPImultiprocess>=0.70.16pyproject.toml
PyPIcloudpickle—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11pyproject.toml
PyPIjmespath>=1.0pyproject.toml
PyPIdatamodel-code-generator>=0.28.4pyproject.toml
PyPIPillow>=13.0.0,<14pyproject.toml
PyPImsgpack>=1.0.4,<2pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub—pyproject.toml
PyPIiterative-telemetry>=0.0.10pyproject.toml
PyPIplatformdirs—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
PyPIdvc-studio-client>=0.23.0,<1pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIwebsockets—pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.91.0,<1.92pyproject.toml
Усі залежності 49

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 23 прямих і 26 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIadlfs—пряма
PyPIattrs—пряма
PyPIdatamodel-code-generator—пряма
PyPIdateparser—пряма
PyPIdvc-data—пряма
PyPIdvc-objects—пряма
PyPIdvc-studio-client—пряма
PyPIfsspec—пряма
PyPIgcsfs—пряма
PyPIiterative-telemetry—пряма
PyPIjmespath—пряма
PyPIlitellm—пряма
PyPImsgpack—пряма
PyPImultiprocess—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPIs3fs—пряма
PyPIshtab—пряма
PyPIsqlalchemy—пряма
PyPIujson—пряма
PyPIaiotools—непряма
PyPIav—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPImkdocs—непряма
PyPImkdocs-gen-files—непряма
PyPImkdocs-literate-nav—непряма
PyPImkdocs-material9.5.22непряма
PyPImkdocs-redirects—непряма
PyPImkdocs-section-index—непряма
PyPImkdocstrings-python—непряма
PyPImypy2.4.0непряма
PyPInumba—непряма
PyPInumkong—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIpytest-servers—непряма
PyPIpytest-sugar—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPIzarr—непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 2 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 47 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
mkdocs-material9.5.22непрямапомірна29.7.7

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 datachain-ai/datachain. Читати поруч →

99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий94omnigent-ai/omnigentOmnigent is an open-source AI agent framework and meta-harness: orchestrate Claude Code, Codex, Cursor, Pi, and custom agents — swap harnesses without rewriting, enforce policies and sandboxing, and collaborate in real time from any device.Винятковий94vstorm-co/pydantic-deepagentsOpen-source, self-hosted Claude Code - a terminal AI assistant and the Python framework behind it. Tool-calling, sandboxed execution, multi-agent teams, skills, checkpoints, unlimited context - on Pydantic AI, any model.Винятковий93hashgraph-online/hol-guardOpen-source antivirus for AI agents: block risky tools, secret access, prompt injection, malicious packages, MCP servers, plugins, and skills at runtime.Винятковий93affaan-m/ECCThe agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.Винятковий96TanStack/ai🤖 Type-safe, provider-agnostic TypeScript AI SDK for streaming chat, tool calling, agents, and multimodal apps across OpenAI, Anthropic, Gemini, React, Vue, Svelte, and Solid.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.