Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-09 11:37 UTC

felixbur / nkululeko

Machine learning speaker characteristics

PythonMIT★ 46 зірок⑂ 12 форківз серп. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#speech#machine-learning#pytorch

felixbur/nkululeko має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (91/100), найнижчий — Security (42/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
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»).

80
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

Felix BurkhardtОсобистий обліковий запис
17 підписників28 публічних репозиторіївз лип. 2012 р.audEERING GmbH

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPInkululeko1.12.12 9513150 днів томуmachine-learningaudioemotion-recognitionspeech-processing

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

91Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
32.5/36Ритм комітів — 47/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 855 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year855
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year47

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 56 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~160,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tag1.8.10
releases_from_tagsні
days_since_latest_release56
mean_days_between_releases160,2
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?

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
26.8/60Зірки — 46 зірок
8.7/25Форки — 12 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks12
stars46
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана 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_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
46.3/80Щомісячні завантаження — 2 951 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesnkululeko
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 951
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?

65Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 51% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,512

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.7/42Вирішення issue — закрито 90% issue
29.3/30Прийняття PR — злито 249/255 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs249
open_issues20
closed_issues174
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d18
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,897
closed_unmerged_prs6
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

52Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
9/25Охоплення власника — 17 підписників у felixbur
22.6/25Послужний список — 28 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers17
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginfelixbur
public_repos28
account_age_days5 184
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 315 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesnkululeko
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

77Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/felixbur/nkululeko
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsspeech, machine-learning, pytorch
has_wikiні
homepage—
docs_sitehttps://github.com/felixbur/nkululeko
has_readmeтак
has_docs_dirтак
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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 146 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

52Помірний
Як обчислюється оцінка
7/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: transformers 4.53.0 (critical 9.6), datasets 2.21.0 (moderate 6.5)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
32.3/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 289 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories277
affected_packages28
assessed_packages268
unassessed_packages35
affected_by_severitycritical 7, high 10, moderate 10, low 1
direct_affected_packages2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 268 резолвлених залежностей із OSV. 35 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
36.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 68 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,68
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md
agent_instruction_max_bytes1 904

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, paper/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 47 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, paper/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,47
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.9/55Керовані розміри файлів — 1/390 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes70 838
source_files_sampled390
oversized_source_files1

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 — demos, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, examples, notebooks
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

46зірок GitHub
5контриб'юторів
855комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
1бас-фактор
20відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:nkululeko@1.12.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 12 ⇿
0Зірки
12Форки
14Релізи

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.

0246810121122021-112024-012026-03
Мажорні 1Мінорні 6Патчі 6

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0сукупно

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 · 2026-10-09 11:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 3/8 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities146 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 57
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIaccelerate>=0.26.0pyproject.toml
PyPIaudb>=1.11.4pyproject.toml
PyPIaudeer>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudformat>=1.3.1pyproject.toml
PyPIaudplot—pyproject.toml
PyPIaudmodel—pyproject.toml
PyPIauglib>=1.0.4pyproject.toml
PyPIaudinterface>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudiofile>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudresample>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudiomentations>=0.42.0pyproject.toml
PyPIaudmetric>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudonnx>=0.7.0pyproject.toml
PyPIconfidence-intervals>=0.0.2pyproject.toml
PyPIdatasets>=2.0.0pyproject.toml
PyPIgoogletrans==4.0.2pyproject.toml
PyPIimageio>=2.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.20.0pyproject.toml
PyPInumpy_audio_limiter—pyproject.toml
PyPIopensmile>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
PyPIpraat-parselmouth>=0.4.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.0.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.11.0pyproject.toml
PyPIsentencepiece==0.2.1pyproject.toml
PyPIsounddevice>=0.4.0pyproject.toml
PyPIsplitutils—pyproject.toml
PyPItransformers>=4.0.0pyproject.toml
PyPIumap-learn>=0.5.0pyproject.toml
PyPIxgboost>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpylatex>=1.0.0pyproject.toml
PyPIaudeer>=1.0.0setup.cfg
PyPIaudformat>=1.3.1setup.cfg
PyPIaudinterface>=1.0.0setup.cfg
PyPIaudiofile>=1.0.0setup.cfg
PyPIaudiomentations==0.31.0setup.cfg
PyPIaudmetric>=1.0.0setup.cfg
PyPIaudonnx>=0.7.0setup.cfg
PyPIconfidence-intervals>=0.0.2setup.cfg
PyPIdatasets>=2.0.0setup.cfg
PyPIimageio>=2.0.0setup.cfg
PyPImatplotlib>=3.0.0setup.cfg
PyPInumpy>=1.20.0setup.cfg
PyPIopenai-whisper—setup.cfg
PyPIopensmile>=2.0.0setup.cfg
PyPIpandas>=1.0.0setup.cfg
PyPIpraat-parselmouth>=0.4.0setup.cfg
PyPIscikit_learn>=1.0.0setup.cfg
PyPIscipy>=1.0.0setup.cfg
PyPIseaborn>=0.11.0setup.cfg
PyPIsounddevice>=0.4.0setup.cfg
PyPItransformers>=4.0.0setup.cfg
PyPIumap-learn>=0.5.0setup.cfg
PyPIxgboost>=1.0.0setup.cfg
PyPIpylatex>=1.0.0setup.cfg
Усі залежності 303

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 62 прямих і 241 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate—пряма
PyPIaccelerate1.15.0пряма
PyPIaudb1.11.4пряма
PyPIaudeer—пряма
PyPIaudeer2.2.2пряма
PyPIaudformat—пряма
PyPIaudformat1.3.2пряма
PyPIaudinterface—пряма
PyPIaudinterface1.3.1пряма
PyPIaudiofile—пряма
PyPIaudiofile1.5.1пряма
PyPIaudiomentations—пряма
PyPIaudiomentations0.31.0пряма
PyPIaudiomentations0.43.1пряма
PyPIaudmetric—пряма
PyPIaudmetric1.2.2пряма
PyPIaudmodel1.3.1пряма
PyPIaudonnx—пряма
PyPIaudonnx0.8.0пряма
PyPIaudplot—пряма
PyPIaudplot1.4.7пряма
PyPIaudresample—пряма
PyPIaudresample1.3.4пряма
PyPIauglib1.0.4пряма
PyPIconfidence-intervals—пряма
PyPIconfidence-intervals0.0.3пряма
PyPIdatasets—пряма
PyPIdatasets2.21.0пряма
PyPIgoogletrans4.0.2пряма
PyPIimageio—пряма
PyPIimageio2.37.0пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPImatplotlib3.10.3пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.1.3пряма
PyPInumpy-audio-limiter0.2.0пряма
PyPIopensmile—пряма
PyPIopensmile2.5.1пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.0пряма
PyPIpraat-parselmouth—пряма
PyPIpraat-parselmouth0.4.6пряма
PyPIpylatex—пряма
PyPIpylatex1.4.2пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscikit-learn1.7.0пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.16.0пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIsentencepiece0.2.1пряма
PyPIsounddevice—пряма
PyPIsounddevice0.5.2пряма
PyPIsplitutils—пряма
PyPIsplitutils0.2.0пряма
PyPItransformers—пряма
PyPItransformers4.53.0пряма
PyPIumap-learn—пряма
PyPIumap-learn0.5.7пряма
PyPIxgboost—пряма
PyPIxgboost3.0.2пряма
PyPIabsl-py2.3.0непряма
PyPIaiofiles24.1.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.12.13непряма
PyPIaiosignal1.3.2непряма
PyPIaiosqlite0.21.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.9.0непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIastunparse1.6.3непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIaudbackend2.2.2непряма
PyPIaudioread3.0.1непряма
PyPIaudmath1.4.2непряма
PyPIaudobject0.7.12непряма
PyPIaudtorch0.6.4непряма
PyPIav14.4.0непряма
PyPIcertifi2025.6.15непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick8.2.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-pathfinder1.8.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcylimiter0.4.2непряма
PyPIcython3.1.2непряма
PyPIdatabases0.9.0непряма
PyPIdataclasses-json0.6.7непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdeprecated1.2.18непряма
PyPIdiffsptk—непряма
PyPIdill0.3.8непряма
PyPIdiskcache5.6.3непряма
PyPIdohq-artifactory1.0.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfairlearn0.12.0непряма
PyPIfastapi0.115.14непряма
PyPIfilelock3.18.0непряма
PyPIfiletype1.2.0непряма
PyPIflatbuffers25.2.10непряма
PyPIfonttools4.58.4непряма
PyPIfrozenlist1.7.0непряма
PyPIfsspec2024.6.1непряма
PyPIgast0.6.0непряма
PyPIgoogle-pasta0.2.0непряма
PyPIgreenlet3.2.3непряма
PyPIgrpcio1.73.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.4.1непряма
PyPIh5py3.14.0непряма
PyPIhf-xet1.1.5непряма
PyPIhnne1.0.2непряма
PyPIhpack4.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.6.4непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub0.33.1непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimagecodecs2025.3.30непряма
PyPIimbalanced-learn—непряма
PyPIimbalanced-learn0.12.4непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIimportlib-resources5.7.1непряма
PyPIipython8.37.0непряма
PyPIipython9.3.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIiso31662.1.1непряма
PyPIiso639-lang2.6.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIkeras3.10.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.8непряма
PyPIlazy-loader0.4непряма
PyPIlibclang18.1.1непряма
PyPIlibrosa0.10.2.post1непряма
PyPIllvmlite0.44.0непряма
PyPIloguru0.7.3непряма
PyPImarkdown3.8.2непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImarshmallow3.26.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIminio7.2.18непряма
PyPIml-dtypes0.5.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.1.1непряма
PyPImultidict6.6.2непряма
PyPImultiprocess0.70.16непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPInamex0.1.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.5непряма
PyPInumba0.61.2непряма
PyPInumpy-minmax0.6.0непряма
PyPInumpy-rms0.7.0непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPIonnx1.18.0непряма
PyPIonnxruntime1.22.0непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIoptree0.16.0непряма
PyPIordered-set4.1.0непряма
PyPIorjson3.10.18непряма
PyPIoyaml1.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow10.4.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIpooch1.8.2непряма
PyPIprettytable3.16.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpropcache0.3.2непряма
PyPIprotobuf5.29.5непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpuremagic1.29непряма
PyPIpy-machineid0.8.0непряма
PyPIpyarrow20.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpycryptodome3.23.0непряма
PyPIpydantic2.11.7непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydantic-settings2.10.1непряма
PyPIpygltflib1.16.4непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyjwt2.10.1непряма
PyPIpynndescent0.5.13непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpyreadline33.5.4непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.1.1непряма
PyPIpython-stretch0.3.1непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIreadthedocs-sphinx-search0.3.2непряма
PyPIregex2024.11.6непряма
PyPIrenumics-spotlight1.6.14непряма
PyPIrequests2.32.4непряма
PyPIresampy0.4.3непряма
PyPIrich14.0.0непряма
PyPIrsa4.9.1непряма
PyPIsafetensors0.5.3непряма
PyPIscikit-image0.25.2непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIshap—непряма
PyPIshap0.51.0непряма
PyPIshap0.52.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsilero-vad6.2.3непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsliceguard0.0.35непряма
PyPIslicer0.0.8непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoundfile0.13.1непряма
PyPIsoxr0.5.0.post1непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.0.2непряма
PyPIsqlalchemy2.0.41непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette0.46.2непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItensorboard2.19.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPItensorflow2.19.0непряма
PyPItensorflow-hub0.16.1непряма
PyPItensorflow-io-gcs-filesystem0.37.1непряма
PyPItermcolor3.1.0непряма
PyPItf-keras2.19.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItifffile2025.5.10непряма
PyPItifffile2025.6.11непряма
PyPItokenizers0.21.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.10.0непряма
PyPItorchaudio—непряма
PyPItorchaudio2.10.0+cu128непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItorchvision0.25.0непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItrimesh4.6.13непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItyper0.16.0непряма
PyPItyping-extensions4.14.0непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.1непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIurllib32.5.0непряма
PyPIuvicorn0.35.0непряма
PyPIuvloop0.21.0непряма
PyPIvalidators0.35.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebsockets15.0.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.3непряма
PyPIwheel0.45.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIwinregistry2.1.1непряма
PyPIwrapt1.17.2непряма
PyPIxxhash3.5.0непряма
PyPIyarl1.20.1непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 28

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 268 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 28 мають відомі сповіщення, з них 2 прямі. 35 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
transformers4.53.0прямакритична185.10.0
aiohttp3.12.13непрямакритична663.14.3
anyio4.9.0непрямакритична44.14.2
keras3.10.0непрямакритична303.15.0
onnx1.18.0непрямакритична161.22.0
pillow10.4.0непрямакритична3412.3.0
pyjwt2.10.1непрямакритична312.15.0
fsspec2024.6.1непрямависока12026.6.0
msgpack1.1.1непрямависока21.2.1
orjson3.10.18непрямависока23.11.6
protobuf5.29.5непрямависока26.33.5
pyarrow20.0.0непрямависока223.0.1
pyasn10.6.1непрямависока100.6.4
starlette0.46.2непрямависока141.3.1
torch2.10.0непрямависока22.13.0
urllib32.5.0непрямависока122.8.0
wheel0.45.1непрямависока20.46.2
datasets2.21.0прямапомірна25.0.1
diskcache5.6.3непрямапомірна2—
filelock3.18.0непрямапомірна43.20.3
fonttools4.58.4непрямапомірна24.60.2
idna3.10непрямапомірна23.15
marshmallow3.26.1непрямапомірна24.1.2
python-dotenv1.1.1непрямапомірна21.2.2
requests2.32.4непрямапомірна22.33.0
setuptools80.9.0непрямапомірна283.0.0
werkzeug3.1.3непрямапомірна73.1.9
pygments2.19.2непряманизька22.20.0

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 felixbur/nkululeko. Читати поруч →

100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий94modelscope/FunASROpen-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий

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.