Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-18 21:01 UTC

labsyspharm / cylinter

An Interactive Image Segmentation Filter for Multiplex Microscopy

PythonMIT★ 36 зірок⑂ 15 форківз лип. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаДесктопний застосунокяк це визначено

labsyspharm/cylinter має індекс здоров’я 47 зі 100, що відповідає смузі «Слабкий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (62/100), найнижчий — AI Readiness (34/100). Останнє оновлення було 51 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

47
загалом / 100
Слабкий

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»).

47
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 48 калібровано до 47 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Laboratory of Systems Pharmacology @ HarvardОрганізація
103 підписники188 публічних репозиторіївз січ. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPICyLinter0.0.45144451264 дні томуscriptssinglecelldatascience

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

59Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 51 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
10.8/18Обсяг комітів — 15 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year15
human_commit_share1
days_since_last_push51
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 13 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 51 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~99,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count13
latest_release_tagv0.0.57
releases_from_tagsні
days_since_latest_release51
mean_days_between_releases99,6
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?

40Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
25/60Зірки — 36 зірок
9.6/25Форки — 15 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks15
stars36
watchers1
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_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.8/80Щомісячні завантаження — 144 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesCyLinter
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads144
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 60% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,595

Реактивність на issue та PR

79Добрий
Як обчислюється оцінка
40.3/42Вирішення issue — закрито 96% issue
28.4/30Прийняття PR — злито 199/210 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs199
open_issues1
closed_issues24
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,96
closed_unmerged_prs11
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

70Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.5/25Охоплення власника — 103 підписників у labsyspharm
25/25Послужний список — 188 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers103
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginlabsyspharm
public_repos188
account_age_days2 819

Супровід пакетів

69Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 264 дн. тому
20/20Історія версій — 45 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesCyLinter
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1 264

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

37Слабкий · 19% загального індексу

Інженерні практики

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
0/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsні
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://labsyspharm.github.io/cylinter/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://labsyspharm.github.io/cylinter/
docs_sitehttps://labsyspharm.github.io/cylinter/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

41Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 29 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
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate3,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

70Добрий
Як обчислюється оцінка
17.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pypdf2 3.0.1 (moderate 6.2)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
34.6/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 1 206 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories11
affected_packages3
assessed_packages141
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2, moderate 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 141 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

34У зоні ризику · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
34.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 64 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

2Критичний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
0/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsні
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
50.2/55Керовані розміри файлів — 2/23 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes91 737
source_files_sampled23
oversized_source_files2

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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

36зірок GitHub
5контриб'юторів
15комітів за останні 12 місяців
51днів від останнього пушу
13релізів
1бас-фактор
1відкритих 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 ★ / 15 ⇿
0Зірки
15Форки
12Релізи

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.

03581013151522020-072023-072026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 11

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4сукупно

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 · 2026-10-18 21:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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 25
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcellcutter=0.2.13pyproject.toml
PyPIhdbscan*pyproject.toml
PyPIjoblib*pyproject.toml
PyPImagicgui*pyproject.toml
PyPImatplotlib*pyproject.toml
PyPInapari>=0.9.0pyproject.toml
PyPInumpy*pyproject.toml
PyPInatsort*pyproject.toml
PyPInumba*pyproject.toml
PyPIpandas*pyproject.toml
PyPIpyarrow*pyproject.toml
PyPIpyqt6*pyproject.toml
PyPIpyqt6-qt6*pyproject.toml
PyPIpyyaml*pyproject.toml
PyPIqtpy*pyproject.toml
PyPIscikit-image*pyproject.toml
PyPIscikit-learn*pyproject.toml
PyPIseaborn*pyproject.toml
PyPIumap-learn*pyproject.toml
PyPIzarr>=3pyproject.toml
PyPItifffile*pyproject.toml
PyPIsvglib*pyproject.toml
PyPIpypdf2*pyproject.toml
PyPIimagecodecs*pyproject.toml
PyPIopencv-python*pyproject.toml
Усі залежності 141

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 25 прямих і 116 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcellcutter0.2.13пряма
PyPIhdbscan0.8.44пряма
PyPIimagecodecs2026.3.6пряма
PyPIjoblib1.5.3пряма
PyPImagicgui0.10.2пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPInapari0.9.0пряма
PyPInatsort8.4.0пряма
PyPInumba0.67.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIopencv-python5.0.0.93пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpyarrow25.0.1пряма
PyPIpypdf23.0.1пряма
PyPIpyqt66.11.0пряма
PyPIpyqt6-qt66.11.2пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIqtpy2.4.3пряма
PyPIscikit-image0.26.0пряма
PyPIscikit-learn1.9.0пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIsvglib2.2.0пряма
PyPItifffile2026.3.3пряма
PyPIumap-learn0.5.12пряма
PyPIzarr3.1.6пряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIapp-model0.5.1непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbuild1.6.0непряма
PyPIcachey0.2.1непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcssselect20.9.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdask2026.8.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIdonfig0.8.1.post1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIflexcache0.3непряма
PyPIflexparser0.4непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfreetype-py2.5.1непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIgoogle-crc32c1.8.0непряма
PyPIheapdict1.0.1непряма
PyPIhsluv5.0.4непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimageio2.37.4непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.1непряма
PyPIin-n-out0.2.1непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython9.17.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlazy-loader0.5непряма
PyPIllvmlite0.49.0непряма
PyPIlocket1.0.0непряма
PyPIlxml6.1.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPInapari-console0.1.4непряма
PyPInapari-plugin-engine0.2.1непряма
PyPInapari-svg0.2.1непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInpe20.9.0непряма
PyPInumcodecs0.16.5непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpartd1.4.2непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpint0.25.3непряма
PyPIplatformdirs4.11.5непряма
PyPIpooch1.9.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpsygnal0.15.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyconify0.2.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.5непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpydantic-extra-types2.11.1непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpynndescent0.6.0непряма
PyPIpyopengl3.1.10непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpyqt6-sip13.12.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.3непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqtconsole5.7.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIreportlab5.0.1непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsuperqt0.8.2непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyper0.27.2непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvispy0.16.2непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwrapt2.3.0непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 3

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 141 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 3 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
tornado6.5.8непрямависока36.5.9
urllib32.7.0непрямависока62.8.0
pypdf23.0.1прямапомірна23.9.0

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 labsyspharm/cylinter. Читати поруч →

95earth-mover/icechunkOpen-source, cloud-native transactional tensor storage engineВинятковий90Unidata/netcdf4-pythonnetcdf4-python: python/numpy interface to the netCDF C libraryВідмінний96dotnet/machinelearningML.NET is an open source and cross-platform machine learning framework for .NET.Винятковий100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the document processing platform for AIВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.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 — PyPI.