Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 16:43 UTC

datalab-to / marker

Convert PDF to markdown + JSON quickly with high accuracy

PythonApache-2.0★ 39 777 зірок⑂ 2 873 форкиз жовт. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

datalab-to/marker має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (90/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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

DatalabОрганізація
898 підписників12 публічних репозиторіївз лип. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImarker-pdf2.0.0157 4418257 днів томуmarkdownnlpocrpdf

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

90Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
19.4/36Ритм комітів — 28/52 тижнів із комітами
17.8/18Обсяг комітів — 96 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year96
human_commit_share0,67
days_since_last_push3
active_weeks_last_year28

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 72 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 57 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~37,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count72
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release57
mean_days_between_releases37,1
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?

78Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 39 777 зірок
25/25Форки — 2 873 форків
12/15Спостерігачі — 143 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2 873
stars39 777
watchers143
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 (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
69.3/80Щомісячні завантаження — 157 441 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmarker-pdf
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads157 441
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?

59Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 60% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 26 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled26
top_contributor_share0,599

Реактивність на issue та PR

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
19.5/42Вирішення issue — закрито 46% issue
23.9/30Прийняття PR — злито 233/292 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/2 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs233
open_issues376
closed_issues326
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,464
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.2/25Охоплення власника — 898 підписників у datalab-to
12.4/25Послужний список — 12 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers898
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindatalab-to
public_repos12
account_age_days782

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 57 дн. тому
20/20Історія версій — 82 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmarker-pdf
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish57

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

82Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 2 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_configтак

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.datalab.to
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://www.datalab.to
docs_sitehttps://www.datalab.to
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

38Слабкий
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 — 2 out of 2 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
0/7.5Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 1 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 — 52 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

67Добрий
Як обчислюється оцінка
9.5/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pillow 10.4.0 (critical 9.1)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
32.6/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 217 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories34
affected_packages1
assessed_packages100
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:marker-pdf@2.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 100 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.

51Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://www.datalab.to/llms.txt)
19.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 25 з 67 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://www.datalab.to/llms.txt
legible_history_share0,373
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/172 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes21 129
source_files_sampled172
oversized_source_files0

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

39 777зірок GitHub
26контриб'юторів
96комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
72релізів
1бас-фактор
376відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 873 ⇿
0Зірки
2 873Форки
2Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

1 5002 0002 5003 0002 873252025-102026-042026-09
Мажорні 1Мінорні 0Патчі 1
OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8сукупно

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 · 2026-09-16 16:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
0Vulnerabilities52 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 21
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpillow>=10.1.0,<11pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.4.2,<3pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.3,<3pyproject.toml
PyPItransformers>=5.12.1,<6pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPItorch>=2.7.0,<3pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0,<8pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.1,<5pyproject.toml
PyPIftfy>=6.1.1,<7pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.8.1,<4pyproject.toml
PyPIsurya-ocr>=0.22.1,<0.23.0pyproject.toml
PyPIregex>=2024.4.28pyproject.toml
PyPIpdftext>=0.7.0,<0.8.0pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.1.0,<2pyproject.toml
PyPIclick>=8.2.0,<9pyproject.toml
PyPImarkdown2>=2.5.2,<3pyproject.toml
PyPIfiletype>=1.2.0,<2pyproject.toml
PyPIgoogle-genai>=1.40.0,<3pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.69.0,<1pyproject.toml
PyPIopenai>=2.2.0,<3pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6.1,<2pyproject.toml
Усі залежності 257

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 22 прямих і 235 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIanthropic0.117.0пряма
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIfiletype1.2.0пряма
PyPIftfy6.3.1пряма
PyPIgoogle-genai2.12.1пряма
PyPImarkdown22.5.5пряма
PyPImarkdownify1.2.3пряма
PyPIopenai2.46.0пряма
PyPIpdftext0.7.1пряма
PyPIpillow10.4.0пряма
PyPIpsutil7.2.2пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpydantic-settings2.14.2пряма
PyPIpython-dotenv1.2.2пряма
PyPIrapidfuzz3.14.5пряма
PyPIregex2026.7.19пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIsurya-ocr0.22.1пряма
PyPItorch2.13.0пряма
PyPItqdm4.69.0пряма
PyPItransformers5.14.1пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.1непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIaltair6.2.2непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIapted1.0.3непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbrotli1.2.0непряма
PyPIbrotlicffi1.2.0.1непряма
PyPIcachetools7.1.4непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcobble0.1.4непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcryptography49.0.0непряма
PyPIcssselect20.9.0непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.6непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIdatasets5.0.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistance0.1.3непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIebooklib0.18непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.139.2непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.31.1непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.53непряма
PyPIgoogle-auth2.55.2непряма
PyPIgreenlet3.5.3непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.5.2непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.8.0непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.24.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlatex2mathml3.81.0непряма
PyPIlxml5.3.0непряма
PyPImammoth1.12.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarker-pdf2.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.0непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.1непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
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-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86непряма
PyPIopenpyxl3.1.5непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.1непряма
PyPIplaywright1.61.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.25.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydeck0.9.3непряма
PyPIpydyf0.12.1непряма
PyPIpyee13.0.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpypdfium25.10.1непряма
PyPIpyphen0.17.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.4.4непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpython-pptx1.0.2непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.9непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPIstreamlit1.59.2непряма
PyPIstreamlit-ace0.1.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItinyhtml52.1.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorchvision0.28.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyper0.27.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIvirtualenv21.6.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIweasyprint63.1непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxlsxwriter3.2.9непряма
PyPIxxhash3.8.1непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
PyPIzopfli0.4.3непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:marker-pdf@2.0.0 тягне 100 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow10.4.0прямакритична3412.3.0

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 datalab-to/marker. Читати поруч →

98Unstructured-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.Винятковий96yfedoseev/pdf_oxideThe fastest PDF library for Python and Rust. Text extraction, image extraction, markdown conversion, PDF creation & editing. 0.8ms mean, 5× faster than industry leaders, 100% pass rate on 3,830 PDFs. MIT/Apache-2.0.Винятковий94opendataloader-project/opendataloader-pdfPDF Parser for AI-ready data. Automate PDF accessibility. Open-source.Винятковий94microsoft/markitdownPython tool for converting files and office documents to Markdown.Винятковий91opendatalab/MinerUTransforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.Відмінний90robocorp/rpaframeworkCollection of open-source libraries and tools for Robotic Process Automation (RPA), designed to be used with both Robot Framework and PythonВідмінний

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.