Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-24 20:27 UTC

guessit-io / guessit

GuessIt is a python library that extracts as much information as possible from a video filename.

PythonLGPL-3.0★ 938 зірок⑂ 104 форкиз лют. 2012 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#python#parser#media#filename#scene#release

guessit-io/guessit має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення було 15 днів тому. 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

guessit.ioОрганізація
2 підписники3 публічні репозиторіїз груд. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIguessit4.4.082 2279054 дні томуanimesepisodesfilenamelibrarymoviesnameparserpythonreleaseseries

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

66Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 15 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 284 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 21 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year284
human_commit_share1
days_since_last_push15
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 32 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 54 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~139,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count32
latest_release_tagv4.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases139,7

Спільнота та впровадження

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

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

72Добрий
Як обчислюється оцінка
48.2/60Зірки — 938 зірок
16.8/25Форки — 104 форків
7.4/15Спостерігачі — 22 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks104
stars938
watchers22
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (LGPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
65.5/80Щомісячні завантаження — 82 227 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesguessit
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads82 227
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?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 71% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 18 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,709

Реактивність на issue та PR

78Добрий
Як обчислюється оцінка
41.2/42Вирішення issue — закрито 98% issue
25.4/30Прийняття PR — злито 235/278 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs235
open_issues13
closed_issues669
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs43
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

50Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
3.4/25Охоплення власника — 2 підписників у guessit-io
16.4/25Послужний список — 3 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers2
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginguessit-io
public_repos3
account_age_days3 949

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 54 дн. тому
20/20Історія версій — 90 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesguessit
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish54

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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://guessit-io.github.io/guessit
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, parser, media, filename, scene, release
has_wikiні
homepagehttps://guessit-io.github.io/guessit
docs_sitehttps://guessit-io.github.io/guessit
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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
0.8/7.5Code-Review — Found 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 7 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 21 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 28 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. 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_packages4
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:guessit@4.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 4 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.

75Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8 091

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Статична перевірка типів — guessit/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 48 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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsguessit/py.typed
agent_commit_share0,48
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (guessit/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/79 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes58 316
source_files_sampled79
oversized_source_files0

Ключові факти

938зірок GitHub
18контриб'юторів
284комітів за останні 12 місяців
15днів від останнього пушу
32релізів
1бас-фактор
13відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 104 ⇿
0Зірки
104Форки
32Релізи

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.

02040608010012010232012-032019-062026-09
Мажорні 1Мінорні 14Патчі 17

Кожна точка охоплює 14 днів.

OpenSSF Scorecard 3.3 / 10
3.3сукупно

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 · 2026-09-24 20:27 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 7 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 21 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities28 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIrebulk>=6.0.1,<7pyproject.toml
PyPIbabelfish>=0.6.1pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.0pyproject.toml
Усі залежності 89

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 3 прямих і 86 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbabelfish0.6.1пряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0пряма
PyPIrebulk6.0.1пряма
PyPIaltgraph0.17.5непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIargcomplete3.6.3непряма
PyPIast-serialize0.5.0непряма
PyPIcachetools7.1.4непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick-option-group0.5.9непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcommitizen4.16.4непряма
PyPIcoverage7.14.3непряма
PyPIdecli0.6.3непряма
PyPIdeepmerge2.1.0непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdotty-dict1.3.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.29.4непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.50непряма
PyPIguessit4.4.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIlibrt0.11.0непряма
PyPImacholib1.16.4непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpefile2024.8.26непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyinstaller6.21.0непряма
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.6непряма
PyPIpymdown-extensions11.0непряма
PyPIpyproject-api1.10.1непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-discovery1.4.2непряма
PyPIpython-gitlab6.5.0непряма
PyPIpython-semantic-release10.5.3непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIquestionary2.1.1непряма
PyPIregex2026.5.9непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrich14.3.4непряма
PyPIruff0.15.20непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItomlkit0.13.3непряма
PyPItox4.56.1непряма
PyPItox-uv1.35.2непряма
PyPItox-uv-bare1.35.2непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuv0.11.24непряма
PyPIvirtualenv21.5.1непряма
PyPIwcwidth0.8.1непряма
PyPIwrapt2.2.2непряма
PyPIzensical0.0.46непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:guessit@4.4.0 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.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з guessit-io/guessit. Читати поруч →

100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий100deepset-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.Винятковий100uxlfoundation/oneDNNoneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK 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.