ggml-org / ggml
Tensor library for machine learning
ggml-org/ggml має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.
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»).
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 36/36 | Свіжість push — останній push 2 дн. тому |
| 36/36 | Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами |
| 18/18 | Обсяг комітів — 1 905 комітів за останній рік |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 1 905 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 2 |
| active_weeks_last_year | 52 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 34 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому |
| 27/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~5,1 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 34 |
| latest_release_tag | v0.22.0 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 2 |
| mean_days_between_releases | 5,1 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 60/60 | Зірки — 15 242 зірок |
| 25/25 | Форки — 1 791 форків |
| 12.1/15 | Спостерігачі — 149 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 1 791 |
| stars | 15 242 |
| watchers | 149 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Ліцензія — визнана ліцензія (MIT) |
| 18/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 6.3/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 3 |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | github.com, shields.io |
| has_pull_request_template | так |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)
Як обчислюється оцінка
| 43.2/54 | Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 15.2/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 32% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 4 |
| contributors_sampled | 100 |
| top_contributor_share | 0,323 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 19/42 | Вирішення issue — закрито 45% issue |
| 24.5/30 | Прийняття PR — злито 696/851 вирішених PR |
| 2.6/13 | Newcomer PR acceptance — злито 1/5 PR від новачків за 30 дн. |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 696 |
| open_issues | 308 |
| closed_issues | 254 |
| prs_merged_7d | 10 |
| prs_decided_7d | 12 |
| prs_merged_30d | 24 |
| prs_decided_30d | 28 |
| issue_closed_ratio | 0,452 |
| closed_unmerged_prs | 155 |
| first_time_authors_30d | 4 |
| first_time_prs_merged_30d | 1 |
| first_time_prs_decided_30d | 5 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 20/20 | Верифікований домен |
| 25/25 | Охоплення власника — 4 574 підписників у ggml-org |
| 17/25 | Послужний список — 26 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 4 574 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | так |
| owner_login | ggml-org |
| public_repos | 26 |
| account_age_days | 1 193 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 4 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 0/16 | Конфігурація лінтера |
| 0/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 6.4/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | так |
| has_linter_config | ні |
| has_precommit_config | ні |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/ggml-org |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 1 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | machine-learning |
| has_wiki | так |
| homepage | https://github.com/ggml-org |
| docs_site | https://github.com/ggml-org |
| has_readme | так |
| has_docs_dir | так |
| has_description | так |
Безпека
Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?
Стан безпеки
Як обчислюється оцінка
| 0/30 | Політика безпеки (SECURITY.md) |
| 0/25 | Конфігурація Dependabot |
| 0/25 | Файли фіксації залежностей |
| 0/20 | Процес CodeQL |
Використані вхідні дані
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | requirements.txt |
| has_codeql_workflow | ні |
| has_security_policy | ні |
| has_dependabot_config | ні |
Сповіщення про залежності
Як обчислюється оцінка
| 35/35 | Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 28 |
| affected_packages | 1 |
| assessed_packages | 4 |
| unassessed_packages | 5 |
| affected_by_severity | critical 1 |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора |
| 0/15 | Машиночитана документація (llms.txt) |
| 40/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 76 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | ні |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,76 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 0/18 | Розгортання однією командою |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 0/11 | Конфігурація лінтера / форматера |
| 11/11 | Статична перевірка типів — C++ (статично типізована) |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 4/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням |
| 0/8 | Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | так |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | ні |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,02 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 45/45 | Типізований код — C++ (статично типізована) |
| 49.7/55 | Керовані розміри файлів — 62/640 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | C++ |
| largest_source_bytes | 1 208 912 |
| source_files_sampled | 640 |
| oversized_source_files | 62 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 0/20 | Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/08/27 21:51:04 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 ★ / 1 791 ⇿
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.
Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.
Кожна точка охоплює 3 днів.
Усі залежності 9
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 9 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | accelerate | 0.19.0 | непряма |
| PyPI | gguf | — | непряма |
| PyPI | keras | 3.10.0 | непряма |
| PyPI | numpy | — | непряма |
| PyPI | sentencepiece | — | непряма |
| PyPI | tensorflow | 2.20.0 | непряма |
| PyPI | torch | — | непряма |
| PyPI | torchvision | — | непряма |
| PyPI | transformers | 5.5.1 | непряма |
Сповіщення про залежності 1
Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 4 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 5 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.
| Пакет | Версія | Зв'язок | Критичність | Сповіщень | Виправлено в |
|---|---|---|---|---|---|
| keras | 3.10.0 | непряма | критична | 28 | 3.15.0 |
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.
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.