Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-16 23:45 UTC

executablebooks / mdit-py-plugins

Collection of core plugins for markdown-it-py

PythonMIT★ 44 зірки⑂ 37 форківз груд. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

executablebooks/mdit-py-plugins має індекс здоров’я 77 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (91/100), найнижчий — Security (33/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

77
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»).

77
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 66 калібровано до 77 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
PyPImdit-py-plugins0.6.1-2264 дні томуmarkdownmarkdown-itlexerparserdevelopment

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

66Добрий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість pushостанній push 0 дн. тому
2.8/36Ритм комітів4/52 тижнів із комітами
9.4/18Обсяг комітів10 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedнемає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year10
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 22 релізів
36/36Свіжість релізівостанній реліз 64 дн. тому
12.6/27Ритм релізівреліз кожні ~139,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count22
latest_release_tagv0.6.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release64
mean_days_between_releases139,4

Спільнота та впровадження

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

63Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
26.5/60Зірки44 зірок
13/25Форки37 форків
3.9/15Спостерігачі6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks37
stars44
watchers6
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_badges
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?

70Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-факторна 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.5/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 71% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів17 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsнемає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,71
Як обчислюється оцінка
22.1/42Вирішення issueзакрито 53% issue
25.9/30Прийняття PRзлито 83/96 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewнемає даних
Використані вхідні дані
merged_prs83
open_issues18
closed_issues20
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,526
closed_unmerged_prs13
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.
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 438
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 64 дн. тому
20/20Історія версій22 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmdit-py-plugins
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish64

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтераtox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testsнемає даних
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://mdit-py-plugins.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmarkdown-it, plugin, markdown
has_wikiні
homepagehttps://mdit-py-plugins.readthedocs.io
docs_sitehttps://mdit-py-plugins.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?

33У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностейопублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

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.

70Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентівAGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітівнемає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes11 892
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматераtox.ini
11/11Статична перевірка типівmdit_py_plugins/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентаминемає даних
5/8Автоматизоване супроводженняавтоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesнемає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmdit_py_plugins/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (mdit_py_plugins/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів0/60 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes14 623
source_files_sampled60
oversized_source_files0

Ключові факти

44зірок GitHub
17контриб'юторів
10комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
22релізів
1бас-фактор
18відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (Skipping github.com/executablebooks/mdit-py-plugins: run: repo unreachable: GET https://api.github.com/repos/executablebooks/mdit-py-plugins: 503 []); skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImarkdown-it-py>=2.0.0,<5.0.0pyproject.toml
Усі залежності 2

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

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImarkdown-it-pyпряма
PyPIflit-coreнепряма
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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

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