Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-19 03:25 UTC

eremit4 / favihunter

Discover and monitor internet assets using favicon hashes across search engines.

PythonMIT★ 257 зірок⑂ 31 форкз груд. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#censys#criminalip#favicon#fofa-search#osint#osint-python#python3#shodan#theat-intel#threat-hunting#threat-intelligence#zoomeye#fofa#odin#getodin#osint-tool#favicon-hash#silentpush#validin

eremit4/favihunter має індекс здоров’я 39 зі 100, що відповідає смузі «Слабкий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (54/100), найнижчий — AI Readiness (12/100). Останнє оновлення було 35 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

39
загалом / 100
Слабкий

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»).

39
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 43 калібровано до 39 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

eremit4Особистий обліковий запис
67 підписників5 публічних репозиторіївз бер. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIfavihunter1.4.091654 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

50Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 35 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
5.4/18Обсяг комітів — 3 комітів за останній рік
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push35
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 1 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 54 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — ритм невідомий (єдиний реліз)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count1
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases—
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?

47Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

53Помірний
Як обчислюється оцінка
39.1/60Зірки — 257 зірок
12.3/25Форки — 31 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks31
stars257
watchers3
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 (MIT)
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

Впровадження в екосистемі (завантаження)

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
26.2/80Щомісячні завантаження — 91 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfavihunter
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads91
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?

54Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
0/30Прийняття PR — немає вирішених pull request-ів або даних
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs0
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Прийняття PR, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

51Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13.2/25Охоплення власника — 67 підписників у eremit4
17.7/25Послужний список — 5 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers67
owner_typeUser
is_verified—
owner_logineremit4
public_repos5
account_age_days3 113
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 54 дн. тому
20/20Історія версій — 6 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfavihunter
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish54

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

27У зоні ризику · 19% загального індексу

Інженерні практики

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
0/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsні
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/favihunter/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 19 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscensys, criminalip, favicon, fofa-search, osint, osint-python, python3, shodan, theat-intel, threat-hunting, threat-intelligence, zoomeye, fofa, odin, getodin, osint-tool, favicon-hash, silentpush, validin
has_wikiні
homepagehttps://pypi.org/project/favihunter/
docs_sitehttps://pypi.org/project/favihunter/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

42Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
1.5/7.5Maintained — 2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate2,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. 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_packages13
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:favihunter@1.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 13 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.

12Критичний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

4Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
4.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 2 з 26 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,077
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
0/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 26 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsні
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/10 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes8 679
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Ключові факти

257зірок GitHub
1контриб'юторів
3комітів за останні 12 місяців
35днів від останнього пушу
1релізів
1бас-фактор
0відкритих 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 ★ / 31 ⇿
0Зірки
31Форки
1Релізи

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.

01325383132024-012025-052026-09
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 0

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 2.8 / 10
2.8сукупно

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 · 2026-09-19 03:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/26 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImmh35.2.1pyproject.toml
PyPIfavicon0.7.0pyproject.toml
PyPIcolorama0.4.6pyproject.toml
PyPIrequests~=2.34.2pyproject.toml
PyPIPyYAML6.0.3pyproject.toml
PyPIpackaging>=26.2pyproject.toml
Усі залежності 13

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 7 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcolorama0.4.6пряма
PyPIfavicon0.7.0пряма
PyPImmh35.2.1пряма
PyPIpackaging26.2пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:favihunter@1.4.0 тягне 13 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 eremit4/favihunter. Читати поруч →

96blacklanternsecurity/bbotThe recursive internet scanner for hackers. 🧡Винятковий92kaifcodec/user-scanner🕵️‍♂️ (2-in-1) Email & Username OSINT suite featuring native MCP support for deep data extraction just from a single Email/Username. Analyzes 550+ actively maintained scan vectors (175+ email / 375+ username) for security research, investigations, and digital footprinting.Відмінний91soxoj/maigret🕵️‍♂️ Collect a dossier on a person by username from 3000+ sitesВідмінний89soxoj/socid-extractor⛏️ The extraction engine behind Maigret: turn any profile URL into a structured OSINT record across 150+ sitesВідмінний71mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF & MITRE F3 (Fight Fraud) · agentskills.io standard · Works with Claude Code, GitHub Copilot, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI & 20+ platforms · 29 security domains · Apache 2.0Добрий99OpenCTI-Platform/openctiOpen Cyber Threat Intelligence 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.