Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 12:25 UTC

flagos-ai / FlagGems

FlagGems is an operator library for large language models implemented in the Triton Language.

PythonApache-2.0★ 1 120 зірок⑂ 528 форківз бер. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#pytorch#triton#triton-kernels

flagos-ai/FlagGems має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (64/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 8 учасників.

95
загалом / 100
Винятковий

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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

FlagOSОрганізація
288 підписників53 публічні репозиторіїз лист. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIflag_gems5.0.21 5897143 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 817 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year2 817
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 6 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 82 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~34,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count6
latest_release_tagv5.3.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release82
mean_days_between_releases34,1

Спільнота та впровадження

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

77Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

79Добрий
Як обчислюється оцінка
49.5/60Зірки — 1 120 зірок
22.7/25Форки — 528 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks528
stars1 120
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон 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_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

53Помірний
Як обчислюється оцінка
42.7/80Щомісячні завантаження — 1 589 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesflag_gems
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 589
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?

78Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
54/54Бас-фактор — на 8 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 27% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor8
contributors_sampled99
top_contributor_share0,268

Реактивність на issue та PR

58Помірний
Як обчислюється оцінка
20.2/42Вирішення issue — закрито 48% issue
21.6/30Прийняття PR — злито 3 460/4 811 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_prs3 460
open_issues422
closed_issues392
prs_merged_7d46
prs_decided_7d58
prs_merged_30d46
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,482
closed_unmerged_prs1 351
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

62Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
17.7/25Охоплення власника — 288 підписників у flagos-ai
14.3/25Послужний список — 53 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers288
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginflagos-ai
public_repos53
account_age_days310

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 143 дн. тому
20/20Історія версій — 7 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesflag_gems
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish143

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 19 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://flagos-ai.github.io/FlagGems
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspytorch, triton, triton-kernels
has_wikiні
homepage—
docs_sitehttps://flagos-ai.github.io/FlagGems
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

64Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestscpp/pyproject.toml, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configтак

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_packages6
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:flag_gems@5.0.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 6 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.

66Добрий · 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 89 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,89
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

78Добрий
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — docs/themes/hugo-book/go.mod (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifestsdocs/themes/hugo-book/go.mod
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 38/4 752 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes2 707 645
source_files_sampled4 752
oversized_source_files38

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 — example, examples
Використані вхідні дані
example_dirsexample, examples
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 120зірок GitHub
99контриб'юторів
2 817комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
6релізів
8бас-фактор
422відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 30 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'flag-gems-cpp-__VENDOR__' from its registry
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/14 12:24:32 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 ★ / 528 ⇿
0Зірки
528Форки
6Релізи

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.

0100200300400500600502102024-062025-072026-09
Мажорні 1Мінорні 2Патчі 1

Кожна точка охоплює 3 днів.

Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIflag-gems—cpp/pyproject.toml
PyPIpackaging>=26.0pyproject.toml
PyPIPyYAML==6.0.1pyproject.toml
PyPIsqlalchemy==2.0.48pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
Усі залежності 59

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 55 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpyyaml6.0.1пряма
PyPIsqlalchemy2.0.48пряма
PyPIapex0.1непряма
PyPIattrs24.2.0непряма
PyPIbenchflow1.0.0непряма
PyPIcambricon-dali0.13.0непряма
PyPIcmake—непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIenflame-modelopt3.6.20260615+torch.2.11.0непряма
PyPIflash-attn2.4.2+7e2dd4dнепряма
PyPIflash-linear-attention0.5.0+metax3.8.1.0torch2.10непряма
PyPIflash-mla1.0.1+metax3.8.1.0torch2.10непряма
PyPIflashinfer0.2.6+metax3.8.1.0torch2.10непряма
PyPIhydrax0.1.0непряма
PyPIhyperparameter0.5.6непряма
PyPImkl2024.0.0непряма
PyPIninja—непряма
PyPIopenpyxl3.1.5непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpsutil6.0.0непряма
PyPIpybind11—непряма
PyPIpybind113.0.3непряма
PyPIpyefml1.9.10непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-md-report0.8.0непряма
PyPIregex2026.4.4непряма
PyPIscikit-build-core—непряма
PyPIscikit-build-core0.12.2непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools-scm—непряма
PyPItops-extension3.6.20260529+torch.2.11.0непряма
PyPItopstx1.10.6непряма
PyPItorch2.7.0+cpuнепряма
PyPItorch-gcu2.10.0+3.7.20260408непряма
PyPItorch-mlu1.29.2+torch2.7.1непряма
PyPItorch-mlu-ops1.8.0+torch2.7.1непряма
PyPItorch-musa2.9.0непряма
PyPItorch-npu2.9.0непряма
PyPItorch-plugin0.1.0непряма
PyPItorch-ptpu0.2.3+torch2.11непряма
PyPItorch-txda0.1.0+20260615.37ba6bbdнепряма
PyPItorch-xray2.0.4непряма
PyPItorchaudio2.4.1+metax3.8.1.0непряма
PyPItorchcodec0.6.0+metax3.8.1.0непряма
PyPItorchvision0.22.0+cpuнепряма
PyPItransformers—непряма
PyPItxops0.1.0+20260508.60287151непряма
PyPIvllm—непряма
PyPIwheel0.46.2непряма
PyPIxformers0.0.29+1e7a8ec.d20260114непряма
PyPIxmlir1.0.0.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:flag_gems@5.0.2 тягне 6 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 flagos-ai/FlagGems. Читати поруч →

98linkedin/Liger-KernelEfficient Triton Kernels for LLM TrainingВинятковий91meta-pytorch/tritonparseTritonParse: A Compiler Tracer, Visualizer, and Reproducer for Triton KernelsВідмінний77ahb-sjsu/turboquant-proConsumer-aware compression for embedding indexes and LLM KV caches — compress by the metric the downstream consumer actually uses. PCA-Matryoshka + TurboQuant (27x @ 99.8% recall@10), asymmetric K/V, CUDA/Triton kernels, vLLM plugin, replayable CI-gated claims. MIT.Добрий71pjordanandrsn/experts4bit-qloraTrain and serve MoE models that do not fit in VRAM: fused 4-bit experts, QLoRA, CPU/NVMe offload, and fast inference on consumer NVIDIA GPUs.Добрий22nactttch/g2nA torch.compile backend that pays attention: custom FX fusion passes, a Triton LayerNorm kernel, and a persistent compile cache. Apache-2.0 free core of the g2n platform.У зоні ризику100huggingface/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. 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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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