Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 23:28 UTC

hidai25 / eval-view

Regression testing for AI agents. Snapshot behavior,diff tool calls,catch regressions in CI. Works with LangGraph, CrewAI, OpenAI, Anthropic.

PythonApache-2.0★ 134 зірки⑂ 24 форкиз лист. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаПлагіняк це визначено
#agent-benchmark#agent-evaluation#ai-agents#crewai#evaluation#langgraph#openai-assistants#testing#pytest#anthropic#agentic-ai#langchain-agent#autogen#cli#llm#mcp#python#regression-testing

hidai25/eval-view має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Security (53/100). Останнє оновлення було 8 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

87
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»).

87
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 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Hidai Bar-MorОсобистий обліковий запис
14 підписників44 публічні репозиторіїз серп. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
npmevalview0.8.013613121 день тому—
PyPIevalview0.8.12 0933849 днів томуaiagentstestingevaluationllmlangchainlanggraphcrewaiopenaianthropicclaudehuggingfaceollamamcpmulti-agentpytest-aiai-agent-testingllm-testingagent-evaluationregression-testinggolden-baselineci-cd-testingyaml-testingtool-callingagent-regressionllm-regressionskill-testingmcp-contract-testingpass-at-knon-deterministic-testingai-ci-cd

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 8 дн. тому
23.5/36Ритм комітів — 34/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 816 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year816
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year34

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 49 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~14,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tagv0.8.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release49
mean_days_between_releases14,4
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?

64Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
34.5/60Зірки — 134 зірок
11.3/25Форки — 24 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks24
stars134
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
44.3/80Щомісячні завантаження — 2 093 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesevalview
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 093
unverified_packages_excludedevalview
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)

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 93% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 15 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,929

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.5/42Вирішення issue — закрито 99% issue
28/30Прийняття PR — злито 99/106 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs99
open_issues2
closed_issues158
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d6
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,988
closed_unmerged_prs7
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

53Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
8.5/25Охоплення власника — 14 підписників у hidai25
24/25Послужний список — 44 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers14
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginhidai25
public_repos44
account_age_days3 300
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у npm, pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 49 дн. тому
20/20Історія версій — 38 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesevalview, evalview
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish49

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 20 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://evalview.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagent-benchmark, agent-evaluation, ai-agents, crewai, evaluation, langgraph, openai-assistants, testing, pytest, anthropic, agentic-ai, langchain-agent, autogen, cli, llm, mcp, python, regression-testing
has_wikiні
homepagehttps://evalview.com
docs_sitehttps://evalview.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

53Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 20 out of 20 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 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 20 commit(s) and 5 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 17 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, 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_packages60
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 npm:evalview@0.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 60 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.

90Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, docs/AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, docs/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10 846

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Статична перевірка типів — evalview/py.typed, sdks/node/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 76 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
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsevalview/py.typed, sdks/node/tsconfig.json
agent_commit_share0,76
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (evalview/py.typed, sdks/node/tsconfig.json)
54.9/55Керовані розміри файлів — 1/385 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes78 287
source_files_sampled385
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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

134зірок GitHub
15контриб'юторів
816комітів за останні 12 місяців
8днів від останнього пушу
33релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'evalview' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for evalview carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 24 ⇿
0Зірки
24Форки
31Релізи

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.

048121620242422025-122026-042026-08
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 24
OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1сукупно

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 · 2026-09-13 23:28 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests20 out of 20 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 3/20 approved changesets -- score normalized to 1
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 5 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
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities17 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 18
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
npmcommander^11.1.0package.json
npmyaml^2.3.4package.json
npmopenai^4.28.0package.json
npmchalk^5.3.0package.json
npmora^8.0.1package.json
PyPIclick>=8.1.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.5.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIopenai>=1.101.0pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.39.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.26.0pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.0.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення npm:evalview@0.8.0 тягне 60 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 hidai25/eval-view. Читати поруч →

98strands-agents/toolsA set of tools that gives agents powerful capabilities.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий100deepset-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.Винятковий98langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.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 — npm, PyPI.