google-deepmind / dm-haiku
JAX-based neural network library
google-deepmind/dm-haiku має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (89/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Пакетні екосистеми
| Реєстр | Пакет | Версія | Завантажень / міс | Версії | Остання публікація |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | dm-haikuвказує на інший репозиторій — не оцінюється | 0.0.17 | - | 20 | 3 дні тому |
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 3 дн. тому |
| 17.3/36 | Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами |
| 15.3/18 | Обсяг комітів — 50 комітів за останній рік |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 50 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 3 |
| active_weeks_last_year | 25 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 19 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому |
| 12.6/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~156,1 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 19 |
| latest_release_tag | v0.0.17 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 3 |
| mean_days_between_releases | 156,1 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 57/60 | Зірки — 3 267 зірок |
| 20.6/25 | Форки — 298 форків |
| 8.4/15 | Спостерігачі — 33 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 298 |
| stars | 3 267 |
| watchers | 33 |
| 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 (Apache-2.0) |
| 18/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 0/7.2 | Шаблон issue |
| 0/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | — |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | ні |
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
| 25.2/54 | Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 13.2/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 41% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 87 контриб’юторів |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 2 |
| contributors_sampled | 87 |
| top_contributor_share | 0,414 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 0/42 | Вирішення issue — немає issue або даних |
| 15.7/30 | Прийняття PR — злито 320/613 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 320 |
| open_issues | 0 |
| closed_issues | 0 |
| prs_merged_7d | — |
| prs_decided_7d | — |
| prs_merged_30d | — |
| prs_decided_30d | — |
| issue_closed_ratio | — |
| closed_unmerged_prs | 293 |
| first_time_authors_30d | — |
| first_time_prs_merged_30d | — |
| first_time_prs_decided_30d | — |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 0/20 | Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано |
| 25/25 | Охоплення власника — 25 814 підписників у google-deepmind |
| 25/25 | Послужний список — 399 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 25 814 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | google-deepmind |
| public_repos | 399 |
| account_age_days | 4 352 |
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 |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — .pylintrc |
| 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 | так |
| has_precommit_config | ні |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://dm-haiku.readthedocs.io |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 5 тем |
| 0/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | machine-learning, neural-networks, jax, deep-learning, deep-neural-networks |
| has_wiki | ні |
| homepage | https://dm-haiku.readthedocs.io |
| docs_site | https://dm-haiku.readthedocs.io |
| 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 | docs/requirements.txt, examples/requirements.txt, requirements-flax.txt, requirements-jax.txt, requirements-test.txt, requirements.txt, setup.py |
| 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 |
| 25/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 4 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| 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) |
| 21.3/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 40 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | ні |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,4 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 18/18 | Розгортання однією командою — docs/Makefile |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc |
| 11/11 | Статична перевірка типів — haiku/py.typed |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 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 | ні |
| bootstrap_files | docs/Makefile |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | haiku/py.typed |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 27/45 | Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (haiku/py.typed) |
| 55/55 | Керовані розміри файлів — 0/156 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 48 717 |
| source_files_sampled | 156 |
| oversized_source_files | 0 |
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, notebooks |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples, notebooks |
| 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
- pypi package 'dm-haiku' points at a different repository (https://github.com/deepmind/dm-haiku); excluded from ecosystem scoring
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/30 22:09:14 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 ★ / 298 ⇿
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.
Кожна точка охоплює 6 днів.
Усі залежності 26
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 26 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | absl-py | — | непряма |
| PyPI | chex | — | непряма |
| PyPI | cloudpickle | — | непряма |
| PyPI | dill | — | непряма |
| PyPI | dm-env | — | непряма |
| PyPI | dm-tree | — | непряма |
| PyPI | flax | — | непряма |
| PyPI | ipykernel | — | непряма |
| PyPI | jax | — | непряма |
| PyPI | jaxlib | — | непряма |
| PyPI | jmp | — | непряма |
| PyPI | mock | — | непряма |
| PyPI | nbsphinx | — | непряма |
| PyPI | numpy | — | непряма |
| PyPI | optax | — | непряма |
| PyPI | packaging | — | непряма |
| PyPI | pytest-xdist | — | непряма |
| PyPI | sphinx | — | непряма |
| PyPI | sphinx-autodoc-typehints | — | непряма |
| PyPI | sphinx-book-theme | 0.3.3 | непряма |
| PyPI | sphinxcontrib-bibtex | — | непряма |
| PyPI | sphinxcontrib-katex | — | непряма |
| PyPI | tabulate | — | непряма |
| PyPI | tensorflow | — | непряма |
| PyPI | tensorflow-datasets | — | непряма |
| PyPI | virtualenv | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:dm-haiku@0.0.17 тягне 4 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.
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 v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.
Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.