Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 22:04 UTC

evidentlyai / evidently

Evidently is ​​an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular data to Gen AI. 100+ metrics.

Jupyter Notebook · PythonApache-2.0★ 7 800 зірок⑂ 896 форківз лист. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#data-drift#jupyter-notebook#pandas-dataframe#machine-learning#model-monitoring#html-report#mlops#data-science#hacktoberfest#data-quality#data-validation#generative-ai#llm#llmops

evidentlyai/evidently має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (87/100), найнижчий — Security (40/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

90
загалом / 100
Відмінний

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»).

90
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Evidently AIОрганізація
361 підписник10 публічних репозиторіївз лист. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIevidently0.7.21-152155 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
22.2/36Ритм комітів — 32/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 118 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year118
human_commit_share1
days_since_last_push7
active_weeks_last_year32

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 155 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~24,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.7.21
releases_from_tagsні
days_since_latest_release155
mean_days_between_releases24,1

Спільнота та впровадження

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

83Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 7 800 зірок
24.6/25Форки — 896 форків
9.6/15Спостерігачі — 54 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks896
stars7 800
watchers54
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_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

80Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 24% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 89 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled89
top_contributor_share0,243

Реактивність на issue та PR

68Добрий
Як обчислюється оцінка
21.8/42Вирішення issue — закрито 52% issue
27.4/30Прийняття PR — злито 1 238/1 354 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_prs1 238
open_issues238
closed_issues257
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,519
closed_unmerged_prs116
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

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
18.4/25Охоплення власника — 361 підписників у evidentlyai
19/25Послужний список — 10 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers361
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginevidentlyai
public_repos10
account_age_days2 086
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 155 дн. тому
20/20Історія версій — 152 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesevidently
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish155

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

85Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://discord.gg/xZjKRaNp8b
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 14 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata-drift, jupyter-notebook, pandas-dataframe, machine-learning, model-monitoring, html-report, mlops, data-science, hacktoberfest, data-quality, data-validation, generative-ai, llm, llmops
has_wikiтак
homepagehttps://discord.gg/xZjKRaNp8b
docs_sitehttps://discord.gg/xZjKRaNp8b
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — pnpm-lock.yaml
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespnpm-lock.yaml
manifestspyproject.toml, requirements.dev.txt, requirements.min.txt, ui/package.json
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

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_packages74
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:evidently@0.7.21 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 74 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.

62Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 85 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,85
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docker/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml
11/11Статична перевірка типів — ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 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_testsтак
lockfilespnpm-lock.yaml
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocker/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configsui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json)
54.4/55Керовані розміри файлів — 11/1 078 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes3 525 811
source_files_sampled1 078
oversized_source_files11

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — cookbook, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirscookbook, examples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

7 800зірок GitHub
89контриб'юторів
118комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
238відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/12 22:02:53 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 896 ⇿
0Зірки
896Форки
100Релізи

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.

02004006008001 000893152020-122023-102026-08
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 80

Кожна точка охоплює 6 днів.

Прямі залежності 27
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIplotly>=5.10.0,<6pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.1.1pyproject.toml
PyPIpandas>=1.3.5pyproject.toml
PyPInumpy>=1.23.0pyproject.toml
PyPInltk>=3.6.7pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.1pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10.16pyproject.toml
PyPIlitestar>=2.19.0pyproject.toml
PyPItyping-inspect>=0.9.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.22.0pyproject.toml
PyPIwatchdog>=3.0.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.3pyproject.toml
PyPIrich>=13pyproject.toml
PyPIiterative-telemetry>=0.0.5pyproject.toml
PyPIdynaconf>=3.2.4pyproject.toml
PyPIcertifi>=2024.7.4pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26.19pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.9.0pyproject.toml
PyPIujson>=5.4.0pyproject.toml
PyPIdeprecation>=2.1.0pyproject.toml
PyPIuuid6>=2024.7.10pyproject.toml
PyPIcryptography>=43.0.1pyproject.toml
PyPIopentelemetry-proto>=1.25.0pyproject.toml
npm@biomejs/biome1.9.4ui/package.json
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:evidently@0.7.21 тягне 74 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 evidentlyai/evidently. Читати поруч →

98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий99argoproj/argo-workflowsWorkflow Engine for KubernetesВинятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.