Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-19 16:00 UTC

hachmannlab / chemml

ChemML is a machine learning and informatics program suite for the chemical and materials sciences.

PythonBSD-3-Clause★ 180 зірок⑂ 33 форкиз груд. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗

#quantum-mechanics #materials-informatics #data-science #machine-learning #drug-discovery #deep-learning

hachmannlab/chemml має індекс здоров’я 71 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (86/100), найнижчий — AI Readiness (46/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

загалом / 100

Добрий

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»).

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)

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 63 калібровано до 71 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

hachmannlabОрганізація

18 підписників6 публічних репозиторіївз бер. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	chemml	1.3	108	17	1076 днів тому	machine-learning data-mining quantum-chemistry materials-science drug-discovery

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

72Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

70Добрий

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 7 дн. тому
9/36	Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
15.5/18	Обсяг комітів — 52 комітів за останній рік
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

commits_last_year	52
human_commit_share	1
days_since_last_push	7
active_weeks_last_year	13

Дисципліна релізів

76Добрий

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 8 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 53 дн. тому
5.4/27	Ритм релізів — реліз кожні ~368,7 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	8
latest_release_tag	v1.3.4
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	53
mean_days_between_releases	368,7

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?

48Слабкий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

50Помірний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
0/18	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	3
has_contributing	ні
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	ні
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	ні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

34У зоні ризику

Як обчислюється оцінка

27.2/80	Щомісячні завантаження — 108 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	chemml
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	108
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?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.9/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 83% комітів
12.2/13.5	Широта контриб’юторів — 9 контриб’юторів
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	9
top_contributor_share	0,828

Реактивність на issue та PR

70Добрий

Як обчислюється оцінка

34.4/42	Вирішення issue — закрито 82% issue
26.1/30	Прийняття PR — злито 27/31 вирішених PR
0/13	Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

merged_prs	27
open_issues	2
closed_issues	9
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,818
closed_unmerged_prs	4
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

57Помірний

Як обчислюється оцінка

30/30	Підтримка власника — у власності організації
0/20	Верифікований домен
9.2/25	Охоплення власника — 18 підписників у hachmannlab
18.2/25	Послужний список — 6 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.

Використані вхідні дані

followers	18
owner_type	Organization
is_verified	ні
owner_login	hachmannlab
public_repos	6
account_age_days	3 110

Супровід пакетів

69Добрий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35	Свіжість публікацій — остання публікація 1 076 дн. тому
20/20	Історія версій — 17 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	chemml
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	1 076

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

76Добрий

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.yapf])
0/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
12/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	ні

Документація

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://hachmannlab.github.io/chemml
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 6 тем
10/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	quantum-mechanics, materials-informatics, data-science, machine-learning, drug-discovery, deep-learning
has_wiki	так
homepage	https://hachmannlab.github.io/chemml
docs_site	https://hachmannlab.github.io/chemml
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?

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — немає даних
1.5/2.5	CI-Tests — 2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Ліцензія — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 17 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — немає даних
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Використані вхідні дані

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	15
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	3
scorecard_aggregate	4,6

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий

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	46
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:chemml@1.3 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 46 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.

46Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

7Критичний

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
6.9/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 13 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,13
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

51Помірний

Як обчислюється оцінка

18/18	Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.yapf])
0/11	Статична перевірка типів
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

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	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Читабельність коду для моделей

54Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54/55	Керовані розміри файлів — 4/219 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	96 342
source_files_sampled	219
oversized_source_files	4

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

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 — notebooks

Використані вхідні дані

example_dirs	notebooks
has_mcp_signal	ні
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

180зірок GitHub

9контриб'юторів

52комітів за останні 12 місяців

7днів від останнього пушу

8релізів

1бас-фактор

2відкритих 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 ★ / 33 ⇿

0Зірки

33Форки

8Релізи

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.

Мажорні 0Мінорні 1Патчі 6

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10

4.6сукупно

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 · 2026-09-19 15:58 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
н/д	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
6	CI-Tests	2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 5 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	17 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/д	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 20

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	future	`—`	pyproject.toml
PyPI	six	`—`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`<=1.26.4,<2`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`—`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`—`	pyproject.toml
PyPI	tensorflow	`—`	pyproject.toml
PyPI	rdkit	`—`	pyproject.toml
PyPI	mordred	`—`	pyproject.toml
PyPI	h5py	`—`	pyproject.toml
PyPI	pydot	`—`	pyproject.toml
PyPI	scikit-learn	`—`	pyproject.toml
PyPI	matplotlib	`>=1.5.1`	pyproject.toml
PyPI	lxml	`—`	pyproject.toml
PyPI	wget	`—`	pyproject.toml
PyPI	seaborn	`—`	pyproject.toml
PyPI	openpyxl	`—`	pyproject.toml
PyPI	ipywidgets	`—`	pyproject.toml
PyPI	lime	`—`	pyproject.toml
PyPI	shap	`—`	pyproject.toml
PyPI	importlib_resources	`—`	pyproject.toml

Усі залежності 20

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 0 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

Реєстр	Пакет	Версія	Зв'язок
PyPI	future	`—`	пряма
PyPI	h5py	`—`	пряма
PyPI	importlib-resources	`—`	пряма
PyPI	ipywidgets	`—`	пряма
PyPI	lime	`—`	пряма
PyPI	lxml	`—`	пряма
PyPI	matplotlib	`—`	пряма
PyPI	mordred	`—`	пряма
PyPI	numpy	`—`	пряма
PyPI	openpyxl	`—`	пряма
PyPI	pandas	`—`	пряма
PyPI	pydot	`—`	пряма
PyPI	rdkit	`—`	пряма
PyPI	scikit-learn	`—`	пряма
PyPI	scipy	`—`	пряма
PyPI	seaborn	`—`	пряма
PyPI	shap	`—`	пряма
PyPI	six	`—`	пряма
PyPI	tensorflow	`—`	пряма
PyPI	wget	`—`	пряма

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:chemml@1.3 тягне 46 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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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

36.5/60	Зірки — 180 зірок
12.5/25	Форки — 33 форків
5.8/15	Спостерігачі — 12 спостерігачів

forks	33
stars	180
watchers	12
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи