Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 03:27 UTC

josw123 / dart-fss

한국 금융감독원에서 운영하는 다트(Dart) 시스템 크롤링을 위한 라이브러리

PythonMIT★ 372 зірки⑂ 119 форківз квіт. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python3#finance#scraping-website#opendart

josw123/dart-fss має індекс здоров’я 63 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Vitality (72/100), найнижчий — AI Readiness (36/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

63
загалом / 100
Помірний

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»).

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

Власність

Sungwoo JoОсобистий обліковий запис
56 підписників9 публічних репозиторіївз груд. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdart-fss0.4.1720 914557 днів томуfssdart-fssscrappingfinancial-statement

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

72Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
4.2/36Ритм комітів — 6/52 тижнів із комітами
12.2/18Обсяг комітів — 22 комітів за останній рік
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
commits_last_year22
human_commit_share—
days_since_last_push7
active_weeks_last_year6

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 54 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~94,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count54
latest_release_tagv0.4.17
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases94,5
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?

62Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

65Добрий
Як обчислюється оцінка
41.7/60Зірки — 372 зірок
17.3/25Форки — 119 форків
6.2/15Спостерігачі — 14 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks119
stars372
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
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)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.6/80Щомісячні завантаження — 20 914 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdart-fss
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20 914
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
10.8/13.5Широта контриб’юторів — 8 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,965

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
27.8/30Прийняття PR — злито 51/55 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs51
open_issues0
closed_issues145
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs4
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

52Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
12.6/25Охоплення власника — 56 підписників у josw123
19.3/25Послужний список — 9 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers56
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjosw123
public_repos9
account_age_days4 227
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 7 дн. тому
20/20Історія версій — 55 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdart-fss
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

54Помірний · 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 6 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/josw123/dart-fss
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython3, finance, scraping-website, opendart
has_wikiтак
homepagehttps://github.com/josw123/dart-fss
docs_sitehttps://github.com/josw123/dart-fss
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

50Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 0 out of 6 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
5.2/7.5Maintained — 7 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
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_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

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.

36Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження, OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/153 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes83 607
source_files_sampled153
oversized_source_files1

Ключові факти

372зірок GitHub
8контриб'юторів
22комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
54релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-07-17 03:27 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
0CI-Tests0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/8 approved changesets -- score normalized to 1
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
н/дDangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
7Maintained7 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
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
Прямі залежності 11
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIxmltodict—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIarelle-release—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIyaspin—pyproject.toml
PyPIfake-useragent>=1.5pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIappdirs—pyproject.toml
PyPIlxml—pyproject.toml
Усі залежності 34

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 23 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIappdirs—пряма
PyPIarelle-release—пряма
PyPIbeautifulsoup4—пряма
PyPIfake-useragent—пряма
PyPIlxml—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPIxmltodict—пряма
PyPIyaspin—пряма
PyPIattrs—непряма
PyPIbackcall—непряма
PyPIcertifi—непряма
PyPIchardet—непряма
PyPIdecorator—непряма
PyPIhtml5lib—непряма
PyPIidna—непряма
PyPIipython-genutils—непряма
PyPIisodate—непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPIopenpyxl—непряма
PyPIpickleshare—непряма
PyPIpy—непряма
PyPIpython-dateutil—непряма
PyPIpytz—непряма
PyPIsix—непряма
PyPIsoupsieve—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPItraitlets—непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIwcwidth—непряма
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 josw123/dart-fss. Читати поруч →

73kay-ou/SimTradeLabSimTradeLab is an open-source backtesting framework inspired by PTrade’s event-driven architecture. It features a lightweight, modular design and full syntax compatibility, enabling seamless strategy development and validation.Добрий100Project-MONAI/MONAIAI Toolkit for Healthcare ImagingВинятковий99astral-sh/ruffAn extremely fast Python linter and code formatter, written in Rust.Винятковий98bloomberg/memrayMemray is a memory profiler for PythonВинятковий98nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий98neo4j/neo4j-graphrag-pythonNeo4j GraphRAG for PythonВинятковий

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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

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