Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-03 23:18 UTC

instadeepai / jumanji

🕹️ A diverse suite of scalable reinforcement learning environments in JAX

PythonApache-2.0★ 865 зірок⑂ 99 форківз серп. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#jax#python#reinforcement-learning#research

instadeepai/jumanji має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — Security (61/100). Останнє оновлення було 24 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

89
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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

InstaDeep LtdОрганізація · підтверджений домен
647 підписників75 публічних репозиторіївз лют. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIjumanji1.1.27 0721564 дні томуjaxpythonreinforcement-learning

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

68Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

57Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 24 дн. тому
6.2/36Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами
11.7/18Обсяг комітів — 19 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year19
human_commit_share0,96
days_since_last_push24
active_weeks_last_year9

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 16 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 64 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~139,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count16
latest_release_tagv1.1.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release64
mean_days_between_releases139,4
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?

68Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

70Добрий
Як обчислюється оцінка
47.6/60Зірки — 865 зірок
16.6/25Форки — 99 форків
5.6/15Спостерігачі — 11 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks99
stars865
watchers11
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
51.3/80Щомісячні завантаження — 7 072 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesjumanji
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7 072
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?

84Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 31% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 45 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled45
top_contributor_share0,307

Реактивність на issue та PR

79Добрий
Як обчислюється оцінка
33.7/42Вирішення issue — закрито 80% issue
24.6/30Прийняття PR — злито 158/193 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/26 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs158
open_issues23
closed_issues93
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,802
closed_unmerged_prs35
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

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
20.2/25Охоплення власника — 647 підписників у instadeepai
25/25Послужний список — 75 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers647
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_logininstadeepai
public_repos75
account_age_days3 145

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 64 дн. тому
20/20Історія версій — 15 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesjumanji
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish64

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://instadeepai.github.io/jumanji
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsjax, python, reinforcement-learning, research
has_wikiтак
homepagehttps://instadeepai.github.io/jumanji
docs_sitehttps://instadeepai.github.io/jumanji
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
1.2/2.5CI-Tests — 17 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 20/26 approved changesets -- score normalized to 7
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 11 commit(s) and 1 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
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 49 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages46
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:jumanji@1.1.2 — 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.ray.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 96 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.ray.io/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — jumanji/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
8/10Підтверджена практика роботи з агентами — 4 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 4 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsjumanji/py.typed
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (jumanji/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/400 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes34 971
source_files_sampled400
oversized_source_files0

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

865зірок GitHub
45контриб'юторів
19комітів за останні 12 місяців
24днів від останнього пушу
16релізів
3бас-фактор
23відкритих 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 ★ / 99 ⇿
0Зірки
99Форки
16Релізи

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.

0204060801009632022-082024-092026-09
Мажорні 1Мінорні 3Патчі 12

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

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 · 2026-10-03 23:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal 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
5CI-Tests17 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 20/26 approved changesets -- score normalized to 7
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 1 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
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities49 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 11
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIchex>=0.1.3pyproject.toml
PyPIdm-env>=1.5pyproject.toml
PyPIesquilax>=2.0.0pyproject.toml
PyPIgymnasium>=1.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub—pyproject.toml
PyPIjax>=0.4.27pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.19.5pyproject.toml
PyPIPillow>=9.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.0pyproject.toml
Усі залежності 206

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 192 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIchex0.1.90пряма
PyPIchex0.1.91пряма
PyPIdm-env1.6пряма
PyPIesquilax2.1.0пряма
PyPIgymnasium1.3.0пряма
PyPIhuggingface-hub1.17.0пряма
PyPIjax0.10.1пряма
PyPIjax0.6.2пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPItyping-extensions4.15.0пряма
PyPIabsl-py2.4.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIboto31.43.19непряма
PyPIbotocore1.43.19непряма
PyPIbracex2.6непряма
PyPIbravado11.1.0непряма
PyPIbravado-core6.4.1непряма
PyPIcertifi2026.5.20непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.4.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.14.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistrax0.1.5непряма
PyPIdistrax0.1.8непряма
PyPIdm-haiku0.0.16непряма
PyPIdm-tree0.1.10непряма
PyPIeditorconfig0.17.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfarama-notifications0.0.6непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIfuture1.0.0непряма
PyPIgast0.7.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.57непряма
PyPIgriffe2.0.2непряма
PyPIgriffecli2.0.2непряма
PyPIgriffelib2.0.2непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.5.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhydra-core1.3.4непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.17непряма
PyPIimportlib-resources7.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.14.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjax-tqdm0.4.0непряма
PyPIjaxlib0.10.1непряма
PyPIjaxlib0.6.2непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjmp0.0.4непряма
PyPIjsbeautifier1.15.4непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlivereload2.7.1непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.2.0непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-git-revision-date-plugin0.3.2непряма
PyPImkdocs-include-markdown-plugin7.1.8непряма
PyPImkdocs-material9.5.45непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-mermaid2-plugin1.1.0непряма
PyPImkdocstrings0.27.0непряма
PyPImkdocstrings-python1.13.0непряма
PyPImknotebooks0.8.0непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImonotonic1.6непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPIneptune-client0.16.15непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIoauthlib3.3.1непряма
PyPIomegaconf2.3.0непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIoptax0.2.8непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIpromise2.3непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf3.20.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.21.3непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.4.0непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.5.9непряма
PyPIrequests-oauthlib2.0.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrlax0.1.7непряма
PyPIrlax0.1.8непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.5.1непряма
PyPIruff0.15.15непряма
PyPIs3transfer0.18.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsimplejson4.1.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIswagger-spec-validator3.0.4непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItensorboardx2.5.1непряма
PyPItensorflow-probability0.25.0непряма
PyPItestfixtures12.0.0непряма
PyPItestfixtures8.3.0непряма
PyPItfp-nightly0.26.0.dev20260602непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.15.0непряма
PyPIty0.0.42непряма
PyPItyper0.25.1непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.4.2непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcmatch10.1непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwrapt2.2.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:jumanji@1.1.2 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.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з instadeepai/jumanji. Читати поруч →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий

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.