Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 18:20 UTC

facebookresearch / nevergrad

A Python toolbox for performing gradient-free optimization

PythonMIT★ 4 206 зірок⑂ 371 форкз лист. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

facebookresearch/nevergrad має індекс здоров’я 68 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Community & Adoption (94/100), найнижчий — Vitality (39/100). Останнє оновлення було 54 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

68
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»).

68
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Meta ResearchОрганізація · підтверджений домен
37 508 підписників1 444 публічні репозиторіїз січ. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPInevergrad1.0.12393 08852512 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

39Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 54 дн. тому
0.7/36Ритм комітів — 1/52 тижнів із комітами
6.3/18Обсяг комітів — 4 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year4
human_commit_share0,97
days_since_last_push54
active_weeks_last_year1

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 40 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 512 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~47,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count40
latest_release_tag1.0.12
releases_from_tagsні
days_since_latest_release512
mean_days_between_releases47,6
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?

94Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
58.8/60Зірки — 4 206 зірок
21.4/25Форки — 371 форків
9.6/15Спостерігачі — 55 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks371
stars4 206
watchers55
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescircleci.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
74.6/80Щомісячні завантаження — 393 088 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesnevergrad
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads393 088
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?

74Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 48% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 54 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled54
top_contributor_share0,475

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
28.3/42Вирішення issue — закрито 67% issue
24.3/30Прийняття PR — злито 1 125/1 388 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs1 125
open_issues92
closed_issues189
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,673
closed_unmerged_prs263
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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 37 508 підписників у facebookresearch
25/25Послужний список — 1 444 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers37 508
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginfacebookresearch
public_repos1 444
account_age_days3 884

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 512 дн. тому
20/20Історія версій — 52 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesnevergrad
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish512

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

76Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://facebookresearch.github.io/nevergrad/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepagehttps://facebookresearch.github.io/nevergrad/
docs_sitehttps://facebookresearch.github.io/nevergrad/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.2/2.5CI-Tests — 4 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. 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_packages15
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:nevergrad@1.0.12 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 15 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.

67Добрий · 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 96 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.black])
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency 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_configsmypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini)
54.5/55Керовані розміри файлів — 2/208 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes344 510
source_files_sampled208
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

4 206зірок GitHub
54контриб'юторів
4комітів за останні 12 місяців
54днів від останнього пушу
40релізів
2бас-фактор
92відкритих 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 ★ / 371 ⇿
0Зірки
371Форки
39Релізи

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.

0125250375365702018-122022-102026-07
Мажорні 1Мінорні 14Патчі 22

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

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 · 2026-09-17 18:19 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
1CI-Tests4 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/29 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
9Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 67

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 67 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIautodocsumm—непряма
PyPIautograd—непряма
PyPIax-platform—непряма
PyPIbayes-optim—непряма
PyPIbayesian-optimization1.4.0непряма
PyPIblack26.3.1непряма
PyPIcma—непряма
PyPIdirectsearch—непряма
PyPIdocutils0.17.1непряма
PyPIfcmaes—непряма
PyPIglfw—непряма
PyPIgym0.24.1непряма
PyPIhiplot—непряма
PyPIhyperopt—непряма
PyPIimage-quality—непряма
PyPIiohexperimenter—непряма
PyPIkeras—непряма
PyPIkeras-preprocessing—непряма
PyPIloguru—непряма
PyPImatplotlib3.7.0непряма
PyPImixsimulator—непряма
PyPImujoco—непряма
PyPImypy—непряма
PyPInlopt—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIolymp—непряма
PyPIopencv-python—непряма
PyPIopenpyxl—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpoap—непряма
PyPIpy-bobyqa—непряма
PyPIpybullet—непряма
PyPIpygame—непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpymoo—непряма
PyPIpyomo6.10.0непряма
PyPIpyparsing—непряма
PyPIpyproj—непряма
PyPIpysot—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-circleci-parallelized—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIscikit-image—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-optimize—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsetuptools78.1.1непряма
PyPIsilence-tensorflow—непряма
PyPIsmac—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItensorflow-estimator—непряма
PyPItensorflow-probability—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItwine—непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIxlrd—непряма
PyPIxlwt—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:nevergrad@1.0.12 тягне 15 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 facebookresearch/nevergrad. Читати поруч →

100mlco2/codecarbonTrack emissions from Compute and recommend ways to reduce their impact on the environment.Винятковий100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK 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.Винятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий

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.