Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 21:36 UTC

dbt-labs / metricflow

MetricFlow allows you to define, build, and maintain metrics in code.

PythonApache-2.0★ 1 798 зірок⑂ 202 форкиз квіт. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#data#analytics#metrics#pypi#business-intelligence#data-modeling#semantic-layer

dbt-labs/metricflow має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — Security (68/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

96
загалом / 100
Винятковий

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»).

96
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 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

dbt LabsОрганізація · підтверджений домен
2 325 підписників421 публічний репозиторійз квіт. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPImetricflow0.213.07 194 848967 днів тому
PyPIdbt-metricflow0.15.0342 838247 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
31.2/36Ритм комітів — 45/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 189 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_year189
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year45

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 29 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~40,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count29
latest_release_tagv0.213.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases40,4

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

82Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
52.8/60Зірки — 1 798 зірок
19.2/25Форки — 202 форків
7.5/15Спостерігачі — 23 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks202
stars1 798
watchers23
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_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 7 537 686 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmetricflow, dbt-metricflow
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7 537 686
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?

85Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 33% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 51 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled51
top_contributor_share0,33

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
30.6/42Вирішення issue — закрито 73% issue
25.8/30Прийняття PR — злито 1 422/1 652 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 4/4 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 422
open_issues110
closed_issues295
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d17
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,728
closed_unmerged_prs230
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
24.2/25Охоплення власника — 2 325 підписників у dbt-labs
25/25Послужний список — 421 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers2 325
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logindbt-labs
public_repos421
account_age_days3 814

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 7 дн. тому
20/20Історія версій — 96 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmetricflow, dbt-metricflow
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

82Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 12 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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://docs.getdbt.com/docs/build/about-metricflow
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata, analytics, metrics, pypi, business-intelligence, data-modeling, semantic-layer
has_wikiні
homepagehttps://docs.getdbt.com/docs/build/about-metricflow
docs_sitehttps://docs.getdbt.com/docs/build/about-metricflow
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 8 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2.2/7.5Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6

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_packages21
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:metricflow@0.213.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 21 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.

93Винятковий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.getdbt.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.getdbt.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes15 529

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, local-data-warehouses/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black]), ruff.toml
11/11Статична перевірка типів — dbt-metricflow/dbt_metricflow/py.typed, metricflow/py.typed, metricflow_semantic_interfaces/py.typed, metricflow_semantics/py.typed, mypy.ini
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
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
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, local-data-warehouses/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsdbt-metricflow/dbt_metricflow/py.typed, metricflow/py.typed, metricflow_semantic_interfaces/py.typed, metricflow_semantics/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (dbt-metricflow/dbt_metricflow/py.typed, metricflow/py.typed, metricflow_semantic_interfaces/py.typed, metricflow_semantics/py.typed, mypy.ini)
54.7/55Керовані розміри файлів — 5/1 015 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes130 201
source_files_sampled1 015
oversized_source_files5

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

1 798зірок GitHub
51контриб'юторів
189комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
29релізів
2бас-фактор
110відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'metricflow' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for metricflow carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 202 ⇿
0Зірки
202Форки
27Релізи

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.

04080120160200193192022-042024-062026-09
Мажорні 0Мінорні 17Патчі 8

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 · 2026-09-17 21:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 8 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 80

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 80 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIblack—непряма
PyPIclick—непряма
PyPIcryptography—непряма
PyPIdatabricks-sql-connector2.0.3непряма
PyPIdatabricks-sqlalchemy—непряма
PyPIdbt-athena-community—непряма
PyPIdbt-bigquery—непряма
PyPIdbt-core—непряма
PyPIdbt-core1.6.0b5непряма
PyPIdbt-databricks—непряма
PyPIdbt-duckdb—непряма
PyPIdbt-postgres—непряма
PyPIdbt-redshift—непряма
PyPIdbt-semantic-interfaces0.1.0.dev7непряма
PyPIdbt-snowflake—непряма
PyPIdbt-trino—непряма
PyPIdbt-vertica—непряма
PyPIduckdb—непряма
PyPIduckdb0.3.4непряма
PyPIduckdb-engine—непряма
PyPIdulwich—непряма
PyPIgoogle-auth—непряма
PyPIgoogle-cloud-bigquery—непряма
PyPIgraphviz—непряма
PyPIgraphviz0.18.2непряма
PyPIhalo—непряма
PyPIhttpx—непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPIimportlib-metadata—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjsonschema—непряма
PyPIjsonschema3.2.0непряма
PyPImarkupsafe2.0.1непряма
PyPImetricflow—непряма
PyPImo-sql-parsing—непряма
PyPImore-itertools—непряма
PyPImore-itertools8.10.0непряма
PyPImypy—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpyathena—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpygithub—непряма
PyPIpympler—непряма
PyPIpyopenssl—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-mock—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpython-dateutil—непряма
PyPIpython-dateutil2.8.2непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIrapidfuzz—непряма
PyPIrapidfuzz3.0.0непряма
PyPIreferencing—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIruamel-yaml—непряма
PyPIrudder-sdk-python—непряма
PyPIsnowflake-connector-python—непряма
PyPIsnowflake-sqlalchemy—непряма
PyPIsqlalchemy—непряма
PyPIsqlalchemy-bigquery—непряма
PyPIsqlalchemy-redshift0.8.1непряма
PyPIsqlalchemy2-stubs—непряма
PyPIsqlglot—непряма
PyPItabulate—непряма
PyPItermcolor—непряма
PyPItomli—непряма
PyPItrino—непряма
PyPItypes-jinja2—непряма
PyPItypes-jsonschema—непряма
PyPItypes-python-dateutil—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPItypes-tabulate—непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPIupdate-checker—непряма
PyPIvarname—непряма
PyPIvertica-python—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:metricflow@0.213.0 тягне 21 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 dbt-labs/metricflow. Читати поруч →

96Canner/WrenAIGenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.Винятковий93malloydata/publisherPublisher is the open-source analytics engine for Malloy. It lets you define data models once — and use them everywhere.Винятковий98dbt-labs/dbt-coredbt enables data analysts and engineers to transform their data using the same practices that software engineers use to build applications.Винятковий100metabase/metabaseThe easy-to-use open source Business Intelligence and Embedded Analytics tool that lets everyone work with data :bar_chart:Винятковий96grafana/grafanaThe open and composable observability and data visualization platform. Visualize metrics, logs, and traces from multiple sources like Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres and many more. Винятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий

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.