Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 00:03 UTC

lightly-ai / lightly

A python library for self-supervised learning on images.

PythonMIT★ 3 794 зірки⑂ 353 форкиз жовт. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#deep-learning#self-supervised-learning#machine-learning#computer-vision#pytorch#embeddings#contrastive-learning#hacktoberfest#contributions-welcome

lightly-ai/lightly має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (65/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

96
загалом / 100
Винятковий

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»).

96
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 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

LightlyОрганізація
207 підписників32 публічні репозиторіїз квіт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlightly1.5.26-14016 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
15.9/36Ритм комітів — 23/52 тижнів із комітами
17.3/18Обсяг комітів — 84 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_year84
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year23

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 16 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~61,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.5.26
releases_from_tagsні
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases61,4
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?

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
58.1/60Зірки — 3 794 зірок
21.2/25Форки — 353 форків
8/15Спостерігачі — 28 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks353
stars3 794
watchers28
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

87Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 22% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 90 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled90
top_contributor_share0,22

Реактивність на issue та PR

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
36.9/42Вирішення issue — закрито 88% issue
27.7/30Прийняття PR — злито 1 262/1 366 вирішених PR
10/13Newcomer PR acceptance — злито 10/13 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 262
open_issues78
closed_issues560
prs_merged_7d4
prs_decided_7d5
prs_merged_30d27
prs_decided_30d31
issue_closed_ratio0,878
closed_unmerged_prs104
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d10
first_time_prs_decided_30d13

Власність та опіка

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
16.7/25Охоплення власника — 207 підписників у lightly-ai
23.1/25Послужний список — 32 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers207
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginlightly-ai
public_repos32
account_age_days2 661
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 16 дн. тому
20/20Історія версій — 140 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslightly
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish16

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.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_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.lightly.ai/self-supervised-learning/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdeep-learning, self-supervised-learning, machine-learning, computer-vision, pytorch, embeddings, contrastive-learning, hacktoberfest, contributions-welcome
has_wikiтак
homepagehttps://docs.lightly.ai/self-supervised-learning/
docs_sitehttps://docs.lightly.ai/self-supervised-learning/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
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 — 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no 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
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. 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_packages36
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:lightly@1.5.26 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 36 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.

82Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5 157

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — lightly/transforms/py.typed
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 10 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configslightly/transforms/py.typed
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (lightly/transforms/py.typed)
54.6/55Керовані розміри файлів — 6/795 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes308 085
source_files_sampled795
oversized_source_files6

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 — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

3 794зірок GitHub
90контриб'юторів
84комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
78відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 13 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 353 ⇿
0Зірки
353Форки
100Релізи

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.

0125250375349102020-102023-092026-08
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 97

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 00:03 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-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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 14
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcertifi>=14.05.14pyproject.toml
PyPIhydra-core>=1.0.0pyproject.toml
PyPIlightly_utils~=0.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.18.1pyproject.toml
PyPIpython_dateutil>=2.5.3pyproject.toml
PyPIrequests>=2.27.0pyproject.toml
PyPIsix>=1.10pyproject.toml
PyPItqdm>=4.44pyproject.toml
PyPItorch—pyproject.toml
PyPItorchvision—pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10.5pyproject.toml
PyPIpytorch_lightning>=1.0.4pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.25.3pyproject.toml
PyPIaenum>=3.1.11pyproject.toml
Усі залежності 21

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 7 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaenum—пряма
PyPIcertifi—пряма
PyPIhydra-core—пряма
PyPIlightly-utils—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPIpytorch-lightning—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIsix—пряма
PyPItorch—пряма
PyPItorchvision—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPIurllib3—пряма
PyPIav—непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImypy1.4.1непряма
PyPIruff0.12.7непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItimm—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:lightly@1.5.26 тягне 36 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 lightly-ai/lightly. Читати поруч →

97kornia/kornia🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AIВинятковий99huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий98huggingface/huggingface_hubThe official CLI and Python client for the Hugging Face Hub.Винятковий98ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий

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.