Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 05:01 UTC

depalmar / ai_for_the_win

Build AI-powered security tools. 50+ hands-on labs covering ML, LLMs, RAG, threat detection, DFIR, and red teaming. Includes Colab notebooks, Docker environment, and CTF challenges.

Python · Jupyter NotebookВласна ліцензія★ 160 зірок⑂ 25 форківз груд. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
#adversarial-ml#ai#cybersecurity#incident-response#llm#machine-learning#malware-analysis#python#siem#threat-detection#ctf#dfir#docker#threat-intelligence#hands-on-labs#security-training#blue-team#cloud-security#threat-hunting#xdr

depalmar/ai_for_the_win має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Sustainability & Governance (50/100). Останнє оновлення було 45 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
загалом / 100
Добрий

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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Raymond DePalmaОсобистий обліковий запис
25 підписників4 публічні репозиторіїз жовт. 2019 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

61Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 45 дн. тому
8.3/36Ритм комітів — 12/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 268 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year268
human_commit_share0,85
days_since_last_push45
active_weeks_last_year12

Дисципліна релізів

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 11 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 248 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count11
latest_release_tagv1.9.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release248
mean_days_between_releases0,9

Спільнота та впровадження

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

58Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
35.7/60Зірки — 160 зірок
11.5/25Форки — 25 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks25
stars160
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

71Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges60
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

50Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

17Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 84% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,844

Реактивність на issue та PR

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
24.8/30Прийняття PR — злито 225/272 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs225
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs47
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

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
10.2/25Охоплення власника — 25 підписників у depalmar
17.1/25Послужний список — 4 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers25
owner_typeUser
is_verified—
owner_logindepalmar
public_repos4
account_age_days2 516
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
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 сторінка — https://depalmar.github.io/ai_for_the_win/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsadversarial-ml, ai, cybersecurity, incident-response, llm, machine-learning, malware-analysis, python, siem, threat-detection, ctf, dfir, docker, threat-intelligence, hands-on-labs, security-training, blue-team, cloud-security, threat-hunting, xdr
has_wikiтак
homepagehttps://depalmar.github.io/ai_for_the_win/
docs_sitehttps://depalmar.github.io/ai_for_the_win/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

72Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
20/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocker/requirements.txt, pyproject.toml, requirements-core.txt, requirements-llm.txt, requirements.txt
has_codeql_workflowтак
has_security_policyтак
has_dependabot_configтак

Сповіщення про залежності

60Помірний
Як обчислюється оцінка
14.5/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: python-dotenv 1.0.0 (moderate 6.6), requests 2.32.4 (moderate 5.5)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
30.7/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 174 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories38
affected_packages9
assessed_packages21
unassessed_packages100
affected_by_severitycritical 2, high 3, moderate 4
direct_affected_packages2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 21 резолвлених залежностей із OSV. 100 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

76Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursorrules, CLAUDE.md, docs/CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 85 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.cursorrules, CLAUDE.md, docs/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes14 724

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), ruff.toml
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 39 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 15 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,39
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.4/55Керовані розміри файлів — 2/183 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes137 037
source_files_sampled183
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

160зірок GitHub
2контриб'юторів
268комітів за останні 12 місяців
45днів від останнього пушу
11релізів
1бас-фактор
0відкритих 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 'ai-for-the-win' from its registry
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 25 ⇿
0Зірки
25Форки
6Релізи

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.

05101520252552026-012026-042026-08
Мажорні 0Мінорні 5Патчі 1
Прямі залежності 16
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpandas>=2.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.0.0pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=0.3.0pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.3.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIlanggraph>=0.2.0pyproject.toml
PyPIchromadb>=0.5.0pyproject.toml
PyPIsentence-transformers>=2.2.0pyproject.toml
PyPInltk>=3.8.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIplotly>=5.18.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
Усі залежності 121

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 21 прямих і 100 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIchromadb—пряма
PyPIlangchain—пряма
PyPIlangchain-community—пряма
PyPIlangchain-core—пряма
PyPIlanggraph—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInltk—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.26.3пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.2.0пряма
PyPIplotly—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dotenv—пряма
PyPIpython-dotenv1.0.0пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.32.4пряма
PyPIrich—пряма
PyPIrich13.7.0пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIsentence-transformers—пряма
npm@types/react^18.2.48непряма
npmaxios^1.6.5непряма
npmeslint^8.56.0непряма
npmlodash^4.17.21непряма
npmmoment^2.30.1непряма
npmprettier^3.2.4непряма
npmreact^18.2.0непряма
npmreact-dom^18.2.0непряма
npmreact-router-dom^6.21.2непряма
npmreact-scripts5.0.1непряма
npmtypescript^5.3.3непряма
PyPIaiohttp—непряма
PyPIaltair—непряма
PyPIanthropic—непряма
PyPIbandit—непряма
PyPIbeautifulsoup4—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIblack24.3.0непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIcatboost—непряма
PyPIclick—непряма
PyPIclick8.1.7непряма
PyPIcryptography46.0.5непряма
PyPIdask—непряма
PyPIdefusedxml—непряма
PyPIdocx2txt—непряма
PyPIdpkt—непряма
PyPIelasticsearch—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIgensim—непряма
PyPIgoogle-generativeai—непряма
PyPIgradio—непряма
PyPIhttpx—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhypothesis—непряма
PyPIimbalanced-learn—непряма
PyPIinstructor—непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPIjupyter-dash—непряма
PyPIjupyterlab—непряма
PyPIlangchain-anthropic—непряма
PyPIlangchain-google-genai—непряма
PyPIlangchain-openai—непряма
PyPIlief—непряма
PyPIlightgbm—непряма
PyPIlitellm—непряма
PyPIminio—непряма
PyPImypy—непряма
PyPImypy1.8.0непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInotebook—непряма
PyPIopenai—непряма
PyPIpefile—непряма
PyPIpolars—непряма
PyPIprometheus-client—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpsycopg2-binary2.9.9непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyjwt2.8.0непряма
PyPIpypdf—непряма
PyPIpyshark—непряма
PyPIpysigma—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-asyncio—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpython-magic—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0.1непряма
PyPIredis—непряма
PyPIreqeusts1.0.0непряма
PyPIscapy—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIseaborn—непряма
PyPIspacy—непряма
PyPIsqlalchemy—непряма
PyPIsqlalchemy2.0.25непряма
PyPIstatsmodels—непряма
PyPIstreamlit—непряма
PyPItextblob—непряма
PyPItiktoken—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItyper—непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIvalidators—непряма
PyPIvolatility3—непряма
PyPIwerkzeug—непряма
PyPIwerkzeug3.1.5непряма
PyPIxgboost—непряма
PyPIyara-python—непряма
Сповіщення про залежності 9

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 21 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 9 мають відомі сповіщення, з них 2 прямі. 100 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
black24.3.0непрямакритична326.3.1
cryptography46.0.5непрямакритична1150.0.0
click8.1.7непрямависока18.3.3
pyjwt2.8.0непрямависока112.13.0
urllib32.6.3непрямависока42.7.0
python-dotenv1.0.0прямапомірна21.2.2
requests2.32.4прямапомірна22.33.0
pytest7.4.4непрямапомірна29.0.3
werkzeug3.1.5непрямапомірна23.1.6

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 depalmar/ai_for_the_win. Читати поруч →

98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.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.