Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 02:37 UTC

lgtm-hq / ai-skills

Canonical Agent Skills library for Claude Code, Cursor, Codex, and other agents.

JavaScript · PythonMIT★ 0 зірок⑂ 0 форківз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#agent-skills#ai-agents#claude-code#codex#cursor#developer-tools#skills#lgtm-hq

lgtm-hq/ai-skills має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (82/100), найнижчий — Community & Adoption (47/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
загалом / 100
Добрий

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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

lgtm-hqОрганізація
1 підписник14 публічних репозиторіївз січ. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIai-skillsвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.0.1171298 днів томуearthjupyter
npm@lgtm-hq/ai-skills0.30.22 746506 днів тому—

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

82Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
11.8/36Ритм комітів — 17/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 363 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year363
human_commit_share0,29
days_since_last_push0
active_weeks_last_year17

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 81 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~1,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count81
latest_release_tagv0.30.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases1,2

Спільнота та впровадження

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

47Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.9/80Щомісячні завантаження — 2 746 завантажень/місяць у npm
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packages@lgtm-hq/ai-skills
dependents—
ecosystemsnpm
total_downloads—
monthly_downloads2 746
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?

54Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

77Добрий
Як обчислюється оцінка
38.5/42Вирішення issue — закрито 92% issue
28.5/30Прийняття PR — злито 364/383 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs364
open_issues9
closed_issues98
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,916
closed_unmerged_prs19
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

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
2.2/25Охоплення власника — 1 підписників у lgtm-hq
9.8/25Послужний список — 14 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers1
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginlgtm-hq
public_repos14
account_age_days229

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у npm
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 6 дн. тому
20/20Історія версій — 50 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packages@lgtm-hq/ai-skills
ecosystemsnpm
any_deprecatedні
min_days_since_publish6

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

74Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 16 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagent-skills, ai-agents, claude-code, codex, cursor, developer-tools, skills, lgtm-hq
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

76Добрий · 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 — 30 out of 30 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 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
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.
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate7

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_packages58
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:ai-skills@0.0.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 58 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.

67Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 29 з 29 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12 266

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

59Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 54 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,54

Читабельність коду для моделей

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — JavaScript без конфігурації перевірки типів
52.1/55Керовані розміри файлів — 4/75 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJavaScript
largest_source_bytes121 869
source_files_sampled75
oversized_source_files4

Ключові факти

0зірок GitHub
1контриб'юторів
363комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
81релізів
1бас-фактор
9відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • pypi package 'ai-skills' points at a different repository (https://github.com/datalayer/ai-skills); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

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 · 2026-09-14 02:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
npm@clack/prompts1.7.0npm/ai-skills/package.json
Усі залежності 63

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 1 прямих і 62 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npm@clack/prompts1.7.0пряма
PyPIai-skills0.30.2непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIassertpy1.1непряма
PyPIast-serialize0.11.2непряма
PyPIboolean-py5.0непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.16.1непряма
PyPIcyclonedx-python-lib11.12.0непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfilelock3.32.6непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPIlicense-expression30.4.4непряма
PyPIlintro0.160.1непряма
PyPIloguru0.7.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImsgpack1.2.2непряма
PyPImypy2.3.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPIpackageurl-python0.17.6непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpip26.2.1непряма
PyPIpip-api0.0.35непряма
PyPIpip-audit2.10.1непряма
PyPIpip-requirements-parser32.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpy-serializable2.1.0непряма
PyPIpydantic2.13.5непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIripgrep15.1.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:ai-skills@0.0.1 тягне 58 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 lgtm-hq/ai-skills. Читати поруч →

93affaan-m/ECCThe agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.Винятковий96sickn33/agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,115+ agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.Винятковий94avivsinai/bitbucket-cliBitbucket CLI with gh-like ergonomicsВинятковий99awslabs/cli-agent-orchestratorMulti-agent orchestration for AI coding CLIs — Claude Code, Kiro, Codex, and more, coordinated in isolated tmux sessionsВинятковий97Observal/ObservalObserval is self-hosted registry for your coding agent extensions with a built in insight engine. Setup Observal, define the scope and share your Skills, MCPs and Agents with your peers.Винятковий96hashgraph-online/hol-guardOpen-source antivirus for AI agents: block risky tools, secret access, prompt injection, malicious packages, MCP servers, plugins, and skills at runtime.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, npm.