Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-19 18:28 UTC

deepmodeling / dpdata

A Python package for manipulating atomistic data of software in computational science

Python · OCamlLGPL-3.0★ 253 зірки⑂ 158 форківз квіт. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаПлагіняк це визначено

deepmodeling/dpdata має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (62/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

94
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»).

94
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DeepModelingОрганізація
1 403 підписники67 публічних репозиторіївз жовт. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdpdata1.1.078 640550 днів томуlammpsvaspdeepmd-kit

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

91Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість pushостанній push 0 дн. тому
26.3/36Ритм комітів38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів124 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year124
human_commit_share0,8
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 36 релізів
36/36Свіжість релізівостанній реліз 0 дн. тому
19.8/27Ритм релізівреліз кожні ~79,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count36
latest_release_tagv1.1.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases79,5
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?

62Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
39/60Зірки253 зірок
18.3/25Форки158 форків
3.9/15Спостерігачі6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks158
stars253
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (LGPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні
Як обчислюється оцінка
65.3/80Щомісячні завантаження78 640 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстріця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdpdata
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads78 640
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?

84Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-факторна 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.1/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 33% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів62 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled62
top_contributor_share0,331
Як обчислюється оцінка
39.9/42Вирішення issueзакрито 95% issue
26.5/30Прийняття PRзлито 654/739 вирішених PR
2.6/13Newcomer PR acceptanceзлито 1/5 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 20/25 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs654
open_issues8
closed_issues153
prs_merged_7d15
prs_decided_7d18
prs_merged_30d26
prs_decided_30d32
issue_closed_ratio0,95
closed_unmerged_prs85
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d5
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
0/20Верифікований доменстатус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
22.6/25Охоплення власника1 403 підписників у deepmodeling
25/25Послужний список67 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers1 403
owner_typeOrganization
is_verified
owner_logindeepmodeling
public_repos67
account_age_days3 235
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікаційостання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій55 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdpdata
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://docs.deepmodeling.com/projects/dpdata/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми2 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, atomic-data
has_wikiтак
homepagehttps://docs.deepmodeling.com/projects/dpdata/
docs_sitehttps://docs.deepmodeling.com/projects/dpdata/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

66Добрий · 16% загального індексу
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 20/25 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензіяlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasesнемає даних
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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.

85Відмінний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентівAGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 68 з 80 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,85
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes7 439
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командоюdocs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типівdpdata/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами9 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження8 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsdpdata/py.typed
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,08
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (dpdata/py.typed)
54.3/55Керовані розміри файлів3/228 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 457
source_files_sampled228
oversized_source_files3
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCPне застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску прикладиnotebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

253зірок GitHub
62контриб'юторів
124комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
36релізів
2бас-фактор
8відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'dpdata_random' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:dpdata@1.1.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 158 ⇿
0Зірки
158Форки
35Релізи

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.

0408012016015242019-062022-122026-06
Мажорні 1Мінорні 1Патчі 33

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6сукупно

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 · 2026-08-19 18:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
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
8Code-ReviewFound 20/25 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 13 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 17 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
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpyplugin_example/pyproject.toml
PyPIdpdataplugin_example/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.14.3pyproject.toml
PyPIscipypyproject.toml
PyPIh5pypyproject.toml
PyPIPyYAMLpyproject.toml
PyPIwcmatchpyproject.toml
PyPIlmdb>=2.0.0pyproject.toml
PyPImsgpackpyproject.toml
Усі залежності 12

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 4 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdpdataпряма
PyPIh5pyпряма
PyPIlmdbпряма
PyPImsgpackпряма
PyPInumpyпряма
PyPIpyyamlпряма
PyPIscipyпряма
PyPIwcmatchпряма
PyPIdeepmodeling-sphinxнепряма
PyPIsetuptoolsнепряма
PyPIsetuptools-scmнепряма
PyPIsphinx-argparseнепряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистикаPyPI.