Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 08:00 UTC

koaning / scikit-lego

Extra blocks for scikit-learn pipelines.

PythonMIT★ 1 408 зірок⑂ 126 форківз січ. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#scikit-learn#machine-learning#common-sense

koaning/scikit-lego має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (44/100). Останнє оновлення було 6 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

vincent d warmerdam Особистий обліковий запис
2 786 підписників331 публічний репозиторійз вер. 2011 р.@marimo-team

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIscikit-lego0.9.9-5811 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

75Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

64Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
13.1/18Обсяг комітів — 28 комітів за останній рік
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
commits_last_year28
human_commit_share—
days_since_last_push6
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 47 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~93,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count47
latest_release_tagv0.9.9
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases93,2
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?

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

76Добрий
Як обчислюється оцінка
51.1/60Зірки — 1 408 зірок
17.5/25Форки — 126 форків
7/15Спостерігачі — 19 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks126
stars1 408
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

72Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

72Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 52% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 62 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled62
top_contributor_share0,525

Реактивність на issue та PR

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.5/42Вирішення issue — закрито 92% issue
24.5/30Прийняття PR — злито 384/470 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs384
open_issues28
closed_issues306
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,916
closed_unmerged_prs86
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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
24.8/25Охоплення власника — 2 786 підписників у koaning
25/25Послужний список — 331 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers2 786
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkoaning
public_repos331
account_age_days5 432
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 11 дн. тому
20/20Історія версій — 58 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscikit-lego
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 26 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://koaning.github.io/scikit-lego/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsscikit-learn, machine-learning, common-sense
has_wikiтак
homepagehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
docs_sitehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

48Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 26 out of 26 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
3.8/7.5Code-Review — Found 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 5 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
4.5/7.5Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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 — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, 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.

44Слабкий · 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)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/136 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes56 157
source_files_sampled136
oversized_source_files0

Ключові факти

1 408зірок GitHub
62контриб'юторів
28комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
47релізів
1бас-фактор
28відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8сукупно

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 08:00 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
10CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInarwhals>=1.5.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.1.5pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.0pyproject.toml
PyPIsklearn-compat>=0.1.3pyproject.toml
Усі залежності 177

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 173 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInarwhals2.8.0пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIsklearn-compat0.1.4пряма
PyPIanyio4.11.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackrefs5.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.2непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIcertifi2025.10.5непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.3непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.3.0непряма
PyPIcmake4.1.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcvxpy1.7.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.17непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexecnet2.1.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIformulaic1.2.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgriffe1.14.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIinterface-meta1.3.0непряма
PyPIipykernel6.30.1непряма
PyPIipython8.37.0непряма
PyPIipython9.6.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.2непряма
PyPIjson50.12.1непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-server2.18.2непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.5.9непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlark1.3.0непряма
PyPIllvmlite0.45.1непряма
PyPImarkdown3.9непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.7непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.2.1непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.3непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-material9.6.21непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings0.30.1непряма
PyPImkdocstrings-python1.18.2непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPInotebook7.5.7непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.62.1непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPIosqp1.0.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.5.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.34.0непряма
PyPIpolars-runtime-321.34.0непряма
PyPIpre-commit4.3.0непряма
PyPIprometheus-client0.23.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.1.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow21.0.0непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.16.1непряма
PyPIpynndescent0.5.13непряма
PyPIpyparsing3.2.5непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.1непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywinpty3.0.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIruff0.15.10непряма
PyPIscikit-lego0.9.9непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.16.2непряма
PyPIscs3.2.9непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.8непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.3.0непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20251008непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIumap-learn0.5.9.post2непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.14непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIwrapt1.17.3непряма
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 koaning/scikit-lego. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий96microsoft/FLAMLA fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.Винятковий92interpretml/interpretFit interpretable models. Explain blackbox machine learning. Відмінний

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.