Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.30.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-04 18:13 UTC

executablebooks / markdown-it-py

Markdown parser, done right. 100% CommonMark support, extensions, syntax plugins & high speed. Now in Python!

Python · HTMLMIT★ 1 348 зірок⑂ 114 форківз бер. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено

executablebooks/markdown-it-py має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (89/100), найнижчий — Vitality (67/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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

Executable BooksОрганізація
523 підписники72 публічні репозиторіїз лист. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImarkdown-it-py4.2.0-4589 днів томуmarkdownlexerparsercommonmarkmarkdown-it

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

67Добрий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість pushостанній push 1 дн. тому
4.2/36Ритм комітів6/52 тижнів із комітами
12.2/18Обсяг комітів22 комітів за останній рік
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
commits_last_year22
human_commit_share0,87
days_since_last_push1
active_weeks_last_year6
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 44 релізів
36/36Свіжість релізівостанній реліз 89 дн. тому
12.6/27Ритм релізівреліз кожні ~203,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count44
latest_release_tagv4.2.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release89
mean_days_between_releases203,5
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?

80Відмінний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
50.8/60Зірки1 348 зірок
17.1/25Форки114 форків
7.2/15Спостерігачі21 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks114
stars1 348
watchers21
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

73Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-факторна 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 69% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів31 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled31
top_contributor_share0,691
Як обчислюється оцінка
26.8/42Вирішення issueзакрито 64% issue
25.4/30Прийняття PRзлито 235/278 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptanceзлито 1/1 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 8/26 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs235
open_issues35
closed_issues62
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,639
closed_unmerged_prs43
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
0/20Верифікований доменстатус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
19.6/25Охоплення власника523 підписників у executablebooks
25/25Послужний список72 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers523
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginexecutablebooks
public_repos72
account_age_days2 457
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 89 дн. тому
20/20Історія версій45 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmarkdown-it-py
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish89

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

89Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтераtox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests22 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://markdown-it-py.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmarkdown, markdown-parser, markdown-it
has_wikiні
homepagehttps://markdown-it-py.readthedocs.io
docs_sitehttps://markdown-it-py.readthedocs.io
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
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
1.8/2.5CI-Tests22 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
2.2/7.5Code-ReviewFound 8/26 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
5/5Fuzzingproject is fuzzed
2.5/2.5Ліцензіяlicense file detected
2.2/7.5Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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_packages1
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:markdown-it-py@4.2.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 1 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.

82Відмінний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентівAGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 83 з 87 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,954
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes14 450
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командоюdocs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматераtox.ini
11/11Статична перевірка типівmarkdown_it/py.typed
0/10Відтворюване середовище
4/10Підтверджена практика роботи з агентами2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження5 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_configsmarkdown_it/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,05
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (markdown_it/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів0/89 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes12 759
source_files_sampled89
oversized_source_files0
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 прикладиsamples
Використані вхідні дані
example_dirssamples
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

1 348зірок GitHub
31контриб'юторів
22комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
44релізів
1бас-фактор
35відкритих 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 ★ / 114 ⇿
0Зірки
114Форки
30Релізи

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.

02040608010012011242020-042023-052026-07
Мажорні 4Мінорні 7Патчі 16

Кожна точка охоплює 6 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 · 2026-08-04 18:12 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-Tests22 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
3Code-ReviewFound 8/26 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
PyPImdurl~=0.1pyproject.toml
Усі залежності 10

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 1 прямих і 9 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImdurlпряма
PyPIcommonmarkнепряма
PyPIflit-coreнепряма
PyPIlinkify-it-pyнепряма
PyPImarkdownнепряма
PyPImdit-py-pluginsнепряма
PyPImistletoeнепряма
PyPImistuneнепряма
PyPIpanfluteнепряма
PyPIsphinx-book-themeнепряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:markdown-it-py@4.2.0 тягне 1 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 v0.30.0 — повна методологія · вікі метрик.

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