Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-20 04:52 UTC

deepset-ai / haystack-experimental

🧪 Experimental features for Haystack

PythonApache-2.0★ 65 зірок⑂ 24 форкиз трав. 2024 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

deepset-ai/haystack-experimental має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (91/100), найнижчий — Community & Adoption (61/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 74 калібровано до 88 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

deepsetОрганізація · підтверджений домен
1 390 підписників78 публічних репозиторіївз черв. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIhaystack-experimental0.19.0.post1307 8902853 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

68Добрий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість pushостанній push 52 дн. тому
25.6/36Ритм комітів37/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів100 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year100
human_commit_share0,64
days_since_last_push52
active_weeks_last_year37
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 27 релізів
16.2/36Свіжість релізівостанній реліз 226 дн. тому
27/27Ритм релізівреліз кожні ~11,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count27
latest_release_tagv0.19.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release226
mean_days_between_releases11,7
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?

61Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
29.3/60Зірки65 зірок
11.3/25Форки24 форків
3.9/15Спостерігачі6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks24
stars65
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак
Як обчислюється оцінка
73.2/80Щомісячні завантаження307 890 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстріця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageshaystack-experimental
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads307 890
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?

91Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-факторна 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.2/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 28% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів19 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled19
top_contributor_share0,282
Як обчислюється оцінка
39.7/42Вирішення issueзакрито 94% issue
26.8/30Прийняття PRзлито 368/412 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs368
open_issues3
closed_issues52
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,945
closed_unmerged_prs44
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.
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
20/20Верифікований домен
22.6/25Охоплення власника1 390 підписників у deepset-ai
25/25Послужний список78 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers1 390
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logindeepset-ai
public_repos78
account_age_days2 654

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікаційостання публікація 53 дн. тому
20/20Історія версій28 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageshaystack-experimental
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish53

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

75Добрий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтераpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests21 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://haystack.deepset.ai
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics
has_wikiні
homepagehttps://haystack.deepset.ai
docs_sitehttps://haystack.deepset.ai
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

72Добрий · 16% загального індексу
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
1.8/2.5CI-Tests21 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 5 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
0/7.5Maintainedproject is archived
5/5Packagingpackaging workflow detected
2/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file 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_aggregate6,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщеньжодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщеньжодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщеньжодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages42
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:haystack-experimental@0.19.0.post1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 42 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.

69Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентівAGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt)llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://haystack.deepset.ai/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 64 з 64 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://haystack.deepset.ai/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1 183
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматераpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
6/10Підтверджена практика роботи з агентами3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження36 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,36
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований кодPython без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів0/43 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes14 233
source_files_sampled43
oversized_source_files0

Ключові факти

65зірок GitHub
19контриб'юторів
100комітів за останні 12 місяців
52днів від останнього пушу
27релізів
3бас-фактор
3відкритих 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 ★ / 24 ⇿
0Зірки
24Форки
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.

048121620242412024-052025-062026-07
Мажорні 0Мінорні 19Патчі 7

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 · 2026-09-20 04:51 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
7CI-Tests21 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhaystack-aipyproject.toml
Усі залежності 1

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 1 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIhatchlingнепряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:haystack-experimental@0.19.0.post1 тягне 42 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.

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 статистикаPyPI.