Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 03:20 UTC

langchain-ai / langserve

LangServe 🦜️🏓

JavaScript · Python · TypeScriptВласна ліцензія★ 2 330 зірок⑂ 272 форкиз вер. 2023 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#deployment#fastapi#langchain#langchain-python#llm#llms

langchain-ai/langserve має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Community & Adoption (81/100), найнижчий — Vitality (44/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

LangChainОрганізація
21 624 підписники257 публічних репозиторіївз бер. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlangserve0.3.3-66299 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

44Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9.9/36Свіжість push — останній push 99 дн. тому
6.9/36Ритм комітів — 10/52 тижнів із комітами
15.7/18Обсяг комітів — 55 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year55
human_commit_share0,56
days_since_last_push99
active_weeks_last_year10

Дисципліна релізів

63Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 65 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 299 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~57,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count65
latest_release_tagv0.3.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release299
mean_days_between_releases57,5

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

81Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
54.6/60Зірки — 2 330 зірок
20.3/25Форки — 272 форків
7.2/15Спостерігачі — 21 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks272
stars2 330
watchers21
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

79Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 62% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 27 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,62

Реактивність на issue та PR

57Помірний
Як обчислюється оцінка
22.8/42Вирішення issue — закрито 54% issue
27/30Прийняття PR — злито 450/500 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs450
open_issues117
closed_issues139
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,543
closed_unmerged_prs50
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

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 21 624 підписників у langchain-ai
19.9/25Послужний список — 257 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers21 624
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginlangchain-ai
public_repos257
account_age_days1 260
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
26/35Свіжість публікацій — остання публікація 299 дн. тому
20/20Історія версій — 66 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslangserve
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish299

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .eslintrc.cjs
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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_configні

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdeployment, fastapi, langchain, langchain-python, llm, llms
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

58Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

47Слабкий
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 — 29 out of 29 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 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — project is archived
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 76 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. 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_packages30
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:langserve@0.3.3 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 30 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.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 55 з 56 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,982
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .eslintrc.cjs
11/11Статична перевірка типів — langserve/chat_playground/tsconfig.json, langserve/playground/tsconfig.json, langserve/py.typed, libs/langserve-playground/tsconfig.json
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 44 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
lockfilespoetry.lock, yarn.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configslangserve/chat_playground/tsconfig.json, langserve/playground/tsconfig.json, langserve/py.typed, libs/langserve-playground/tsconfig.json
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,44

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — JavaScript з конфігурацією перевірки типів (langserve/chat_playground/tsconfig.json, langserve/playground/tsconfig.json, langserve/py.typed, libs/langserve-playground/tsconfig.json)
53.3/55Керовані розміри файлів — 4/128 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJavaScript
largest_source_bytes367 401
source_files_sampled128
oversized_source_files4

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

2 330зірок GitHub
27контриб'юторів
55комітів за останні 12 місяців
99днів від останнього пушу
65релізів
1бас-фактор
117відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 272 ⇿
0Зірки
272Форки
61Релізи

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.

050100150200250300267142023-102025-022026-07
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 53

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7сукупно

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 · 2026-08-13 03:19 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-Tests29 out of 29 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 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities76 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhttpx>=0.23.0,<1.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.90.1,<1pyproject.toml
PyPIsse-starlette^1.3.0pyproject.toml
PyPIlangchain-core>=0.3,<2pyproject.toml
PyPIorjson>=2,<4pyproject.toml
PyPIpydantic^2.13pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:langserve@0.3.3 тягне 30 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 langchain-ai/langserve. Читати поруч →

94openlit/openlitOpen source platform for AI Engineering: OpenTelemetry-native LLM Observability, GPU Monitoring, Guardrails, Evaluations, Prompt Management, Vault, Playground. 🚀💻 Integrates with 50+ LLM Providers, VectorDBs, Agent Frameworks and GPUs.Винятковий94headroomlabs-ai/headroomCompress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 20% fewer tokens for coding agents, 60-95% fewer tokens for JSON, same answers. Library, proxy, MCP server.Винятковий94plastic-labs/honcho Memory library for building stateful agentsВинятковий97langchain4j/langchain4jLangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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