Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-15 07:08 UTC

datalab-to / pdftext

Extract structured text from pdfs quickly

PythonApache-2.0★ 723 зірки⑂ 82 форкиз квіт. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено

datalab-to/pdftext має індекс здоров’я 53 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Vitality (59/100), найнижчий — AI Readiness (43/100). Останнє оновлення було 68 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

53
загалом / 100
Помірний

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»).

53
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 52 калібровано до 53 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DatalabОрганізація
897 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
PyPIpdftextвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.7.1-3668 днів томуpdftextextraction

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

59Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 68 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
12.1/18Обсяг комітів — 21 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year21
human_commit_share1
days_since_last_push68
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 36 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 68 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~63,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count36
latest_release_tagv0.7.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release68
mean_days_between_releases63,7
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?

59Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

67Добрий
Як обчислюється оцінка
46.4/60Зірки — 723 зірок
15.9/25Форки — 82 форків
4.7/15Спостерігачі — 8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks82
stars723
watchers8
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_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?

46Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
5.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 76% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,762

Реактивність на issue та PR

50Помірний
Як обчислюється оцінка
12.3/42Вирішення issue — закрито 29% issue
28.2/30Прийняття PR — злито 32/34 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs32
open_issues12
closed_issues5
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,294
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.2/25Охоплення власника — 897 підписників у datalab-to
12.4/25Послужний список — 12 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers897
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindatalab-to
public_repos12
account_age_days781

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

54Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

56Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
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?

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
1/2.5CI-Tests — 2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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 — 74 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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
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_packages10
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:pdftext@0.7.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 10 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.

43Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

37Слабкий
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://pymupdf.readthedocs.io/llms.txt)
22.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 42 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://pymupdf.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,42
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 16 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,16
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 — 0/18 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes13 966
source_files_sampled18
oversized_source_files0

Ключові факти

723зірок GitHub
5контриб'юторів
21комітів за останні 12 місяців
68днів від останнього пушу
36релізів
1бас-фактор
12відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'pdftext' points at a different repository (https://github.com/VikParuchuri/pdftext); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 82 ⇿
0Зірки
82Форки
34Релізи

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.

0204060801008252024-042025-072026-09
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 28

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4сукупно

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 · 2026-09-15 07:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
4CI-Tests2 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 1/5 approved changesets -- score normalized to 2
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
0Vulnerabilities74 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpypdfium2=5.10.1pyproject.toml
PyPIpydantic^2.7.1pyproject.toml
PyPIpydantic-settings^2.2.1pyproject.toml
PyPIclick^8.1.8pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24pyproject.toml
Усі залежності 54

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 49 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick8.1.8пряма
PyPInumpy2.2.3пряма
PyPIpydantic2.10.6пряма
PyPIpydantic-settings2.7.1пряма
PyPIpypdfium25.10.1пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.4.6непряма
PyPIaiohttp3.11.12непряма
PyPIaiosignal1.3.2непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.1.0непряма
PyPIcertifi2025.1.31непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography44.0.1непряма
PyPIdatasets2.21.0непряма
PyPIdill0.3.8непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIfilelock3.17.0непряма
PyPIfrozenlist1.5.0непряма
PyPIfsspec2024.6.1непряма
PyPIhuggingface-hub0.28.1непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPImultidict6.1.0непряма
PyPImultiprocess0.70.16непряма
PyPIpackaging24.2непряма
PyPIpandas2.2.3непряма
PyPIpdfminer-six20231228непряма
PyPIpdfplumber0.11.5непряма
PyPIpillow10.4.0непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpropcache0.2.1непряма
PyPIpyarrow19.0.0непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic-core2.27.2непряма
PyPIpymupdf1.25.3непряма
PyPIpytest8.3.4непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.0.1непряма
PyPIpytz2025.1непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIrapidfuzz3.12.1непряма
PyPIrequests2.32.3непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItyping-extensions4.12.2непряма
PyPItzdata2025.1непряма
PyPIurllib32.3.0непряма
PyPIxxhash3.5.0непряма
PyPIyarl1.18.3непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pdftext@0.7.1 тягне 10 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 datalab-to/pdftext. Читати поруч →

100mlco2/codecarbonTrack emissions from Compute and recommend ways to reduce their impact on the environment.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Винятковий100python-pillow/PillowPython Imaging Library (fork)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.