Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 03:26 UTC

gianlucamazza / mklang

A declarative language for LLM-driven state machines - the .mkl document is the program, an LLM is the runtime

PythonApache-2.0★ 1 зірка⑂ 0 форківз лип. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагінІнструмент командного рядкаБібліотекаТермінальний інтерфейсяк це визначено
#agents#dsl#llm#python#state-machine

gianlucamazza/mklang має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (100/100), найнижчий — Community & Adoption (42/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Gianluca MazzaОсобистий обліковий запис
74 підписники78 публічних репозиторіївз січ. 2017 р.gianlucamazza

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImklang1.3.52 678367 днів томуagentsdslllmreasoningstate-machine

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

77Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
6.9/36Ритм комітів — 10/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 389 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Використані вхідні дані
commits_last_year389
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year10

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 41 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~4,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count41
latest_release_tagv1.3.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases4,5
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?

42Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars1
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.7/80Щомісячні завантаження — 2 678 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmklang
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 678
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?

59Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

19Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 94% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,944

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/42Вирішення issue — закрито 86% issue
28/30Прийняття PR — злито 84/90 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs84
open_issues2
closed_issues12
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d4
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,857
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

61Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13.5/25Охоплення власника — 74 підписників у gianlucamazza
25/25Послужний список — 78 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers74
owner_typeUser
is_verified—
owner_logingianlucamazza
public_repos78
account_age_days3 534
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 7 дн. тому
20/20Історія версій — 36 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmklang
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

100Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://gianlucamazza.github.io/mklang/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagents, dsl, llm, python, state-machine
has_wikiтак
homepagehttps://gianlucamazza.github.io/mklang/
docs_sitehttps://gianlucamazza.github.io/mklang/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

62Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

53Помірний
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 — 4 out of 4 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
0/7.5Code-Review — Found 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages29
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:mklang@1.3.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 29 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.

68Добрий · 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 92 з 93 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,989
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/mklang/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 43 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 6 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/mklang/py.typed
agent_commit_share0,43
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/mklang/py.typed)
54.5/55Керовані розміри файлів — 1/118 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes65 922
source_files_sampled118
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — demos, examples
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, examples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

1зірок GitHub
2контриб'юторів
389комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
41релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3сукупно

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 · 2026-09-14 03:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/29 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpyyaml>=6pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1pyproject.toml
PyPIopenai>=1.40pyproject.toml
PyPIrich>=13.7pyproject.toml
PyPItextual>=0.80pyproject.toml
Усі залежності 89

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 83 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIjsonschema4.26.0пряма
PyPIopenai3.1.0пряма
PyPIpython-dotenv1.2.3пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPItextual8.2.8пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic0.122.0непряма
PyPIanyio4.14.1непряма
PyPIargcomplete3.7.2непряма
PyPIast-serialize0.6.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs8.0непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpcore22.12.0непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx22.12.0непряма
PyPIhttpx2-jsfetch1.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlibrt0.13.0непряма
PyPIlinkify-it-py2.1.0непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImcp2.0.0непряма
PyPImcp-types2.0.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImklang1.3.5непряма
PyPImypy2.3.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.44.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.3непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsse-starlette3.4.5непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItqdm4.68.3непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPItypes-jsonschema4.26.0.20260518непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260815непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIuc-micro-py2.0.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mklang@1.3.5 тягне 29 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 gianlucamazza/mklang. Читати поруч →

100deepset-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.Винятковий98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.Винятковий98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий98openai/openai-agents-pythonA lightweight, powerful framework for multi-agent workflowsВинятковий

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.