Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.5.0 · 2026-07-30 22:12 UTC

kaitai-io / kaitai_struct_python_runtime

Kaitai Struct: runtime for Python

PythonMIT★ 107 зірок⑂ 32 форкиз лют. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#kaitai-struct#python

kaitai-io/kaitai_struct_python_runtime має індекс здоров’я 63 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (71/100), найнижчий — AI Readiness (27/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

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

Kaitai teamОрганізація
201 підписник59 публічних репозиторіївз лют. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIkaitaistruct0.118 087 6279325 днів томуkaitaistructconstructksydeclarativedata-structuredata-formatfile-formatpacket-formatbinaryparserparsingunpackdevelopment

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

42Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

69Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
16/18Обсяг комітів — 59 комітів за останній рік
8/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
commits_last_year59
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36Свіжість релізів — релізів немає
0/27Ритм релізів — релізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count0
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?

63Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

51Помірний
Як обчислюється оцінка
32.9/60Зірки — 107 зірок
12.4/25Форки — 32 форків
6/15Спостерігачі — 13 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks32
stars107
watchers13
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)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 8 087 627 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageskaitaistruct
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads8 087 627
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?

71Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 48% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 13 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 32 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled13
top_contributor_share0,475

Реактивність на issue та PR

66Добрий
Як обчислюється оцінка
31.9/42Вирішення issue — закрито 76% issue
25.4/30Прийняття PR — злито 39/46 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs39
open_issues7
closed_issues22
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,759
closed_unmerged_prs7
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

72Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
16.6/25Охоплення власника — 201 підписників у kaitai-io
24.9/25Послужний список — 59 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers201
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginkaitai-io
public_repos59
account_age_days3 815

Супровід пакетів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
26/35Свіжість публікацій — остання публікація 325 дн. тому
20/20Історія версій — 9 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageskaitaistruct
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish325

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

56Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

50Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
0/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsні
has_editorconfigтак
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/kaitaistruct/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 2 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicskaitai-struct, python
has_wikiні
homepagehttps://pypi.org/project/kaitaistruct/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

70Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 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
0/7.5Code-Review — Found 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 32 contributing companies or organizations
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
6/7.5Maintained — 10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): signed_releases. 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.

27У зоні ризику · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
32/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 57 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,6
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

13Критичний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
0/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 5 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsні
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/2 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes41 261
source_files_sampled2
oversized_source_files0

Ключові факти

107зірок GitHub
13контриб'юторів
59комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
0релізів
2бас-фактор
7відкритих 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 ★ / 32 ⇿
0Зірки
32Форки

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.

01325383222016-082021-012025-06

Кожна точка охоплює 9 днів.

OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0сукупно

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 · 2026-07-30 22:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
8Maintained10 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 0

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

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies to assess

Звіт у форматі JSON машиночитний

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з kaitai-io/kaitai_struct_python_runtime. Читати поруч →

98pydantic/pydanticData validation using Python type hintsВинятковий96lance-format/lanceOpen Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..Винятковий96pylint-dev/astroidA common base representation of python source code for pylint and other projectsВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in 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 v2.5.0, схема v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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