Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.26.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-22 02:36 UTC

hddm-devs / hddm

HDDM is a python module that implements Hierarchical Bayesian parameter estimation of Drift Diffusion Models (via PyMC).

Jupyter NotebookВласна ліцензія★ 306 зірок⑂ 121 форкз лип. 2011 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

hddm-devs/hddm має індекс здоров’я 25 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Sustainability & Governance (63/100), найнижчий — Vitality (15/100). Останнє оновлення було 828 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

25
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

25
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 44 калібровано до 41 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

hddm-devsОрганізація
11 підписників4 публічні репозиторіїз лип. 2011 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIHDDM1.0.146546961 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

15Критичний · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 828 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push828
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 2 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 1 522 дн. тому
5.4/27Ритм релізів — реліз кожні ~2 569,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count2
latest_release_tagv0.9.6
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 522
mean_days_between_releases2 569,6
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?

52Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

64Помірний
Як обчислюється оцінка
40.3/60Зірки — 306 зірок
17.3/25Форки — 121 форків
6.8/15Спостерігачі — 18 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks121
stars306
watchers18
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
35.6/80Щомісячні завантаження — 465 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesHDDM
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads465
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?

63Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 49% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,487

Реактивність на issue та PR

55Помірний
Як обчислюється оцінка
19.9/42Вирішення issue — закрито 47% issue
27.7/30Прийняття PR — злито 36/39 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs36
open_issues40
closed_issues36
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,474
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

69Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
7.8/25Охоплення власника — 11 підписників у hddm-devs
17.1/25Послужний список — 4 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers11
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginhddm-devs
public_repos4
account_age_days5 484
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

69Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 961 дн. тому
20/20Історія версій — 46 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesHDDM
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish961

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

50Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — http://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttp://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
docs_sitehttp://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

41Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

26У 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
0/2.5CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate2,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories3
affected_packages1
assessed_packages5
unassessed_packages22
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 5 резолвлених залежностей із OSV. 22 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

43Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

2Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
1.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 3 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,03
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, docs/paper/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, docs/paper/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
52.1/55Керовані розміри файлів — 4/76 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes435 370
source_files_sampled76
oversized_source_files4

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
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

306зірок GitHub
14контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
828днів від останнього пушу
2релізів
2бас-фактор
40відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

Історія зірок і форків 306 ★ / 121 ⇿
306Зірки
121Форки
2Релізи

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.

012525037530611572011-072019-012026-07
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 2

Кожна точка охоплює 14 днів.

OpenSSF Scorecard 2.6 / 10
2.6сукупно

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 · 2026-07-22 02:36 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 27

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 27 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIarviz0.12непряма
PyPIcloudpickle—непряма
PyPIcython—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIkabuki—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpatsy—непряма
PyPIpymc—непряма
PyPIpymc2.3.8непряма
PyPIpyqt5—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn0.24непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIseaborn—непряма
PyPIseaborn0.11.0непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex—непряма
PyPIssm-simulators0.3.2непряма
PyPIstatsmodels—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItraitlets—непряма
PyPItraits—непряма
PyPItraitsui—непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 5 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 22 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
scikit-learn0.24непрямависока31.5.0

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.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

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

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100deepset-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.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 v0.26.0 — повна методологія · вікі метрик.

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