Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-18 01:35 UTC

lpalbou / mlx-gen

Generative image model runtimes for MLX.

PythonMIT★ 15 зірок⑂ 2 форкиз трав. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#abstractcore#abstractframework#ai#apple#diffusers#genai#generate#generative-ai#i2i#i2v#image#llm#mflux#mlx#t2i#t2v#transformers#video#vision

lpalbou/mlx-gen має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Sustainability & Governance (50/100). 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

lpalbouОсобистий обліковий запис
20 підписників116 публічних репозиторіївз лист. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImlx-gen0.23.12 711340 днів томуfluxaimltransformersmlxhuggingfaceapple-silicondiffusersqwenqwen-imageseedvr2z-image

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
26.3/36Ритм комітів — 38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 244 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Використані вхідні дані
commits_last_year244
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tagv0.23.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,2

Спільнота та впровадження

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

52Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

19Критичний
Як обчислюється оцінка
18.6/60Зірки — 15 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars15
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.8/80Щомісячні завантаження — 2 711 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmlx-gen
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 711
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?

50Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 62% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 22 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled22
top_contributor_share0,615

Реактивність на issue та PR

14Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — закрито 0% issue
12/30Прийняття PR — злито 2/5 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_prs2
open_issues1
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs3
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

56Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
9.5/25Охоплення власника — 20 підписників у lpalbou
25/25Послужний список — 116 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers20
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginlpalbou
public_repos116
account_age_days3 517
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 34 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmlx-gen
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/mlx-gen/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 19 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsabstractcore, abstractframework, ai, apple, diffusers, genai, generate, generative-ai, i2i, i2v, image, llm, mflux, mlx, t2i, t2v, transformers, video, vision
has_wikiтак
homepagehttps://pypi.org/project/mlx-gen/
docs_sitehttps://pypi.org/project/mlx-gen/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

53Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

53Помірний
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 — немає даних
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
2.5/2.5Contributors — project has 10 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
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests. 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.

60Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
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
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
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

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 7/826 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes181 967
source_files_sampled826
oversized_source_files7

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

15зірок GitHub
22контриб'юторів
244комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
33релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3сукупно

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 · 2026-07-18 01:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
9Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 26
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIav>=17.0.1pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.20.1pyproject.toml
PyPIfonttools>=4.60.2pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=1.1.6,<2.0pyproject.toml
PyPIhf-transfer>=0.1.9,<1.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.2,<4.0pyproject.toml
PyPImlx>=0.27.0,<0.32.0pyproject.toml
PyPImlx>=0.30.3,<0.32.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.1,<3.0pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.10.0,<5.0pyproject.toml
PyPIpiexif>=1.1.3,<2.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.1.1pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.0,<5.0pyproject.toml
PyPIregex>=2024.11.6pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.4pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.4.4,<1.0pyproject.toml
PyPIsentencepiece>=0.2.1,<1.0pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.20.3pyproject.toml
PyPItoml>=0.10.2,<1.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.7.1,<3.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.8.0,<3.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.5,<5.0pyproject.toml
PyPItransformers>=5.0.0,<6.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.6.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=4.25.0,<8.0pyproject.toml
PyPIftfy>=6.3.1pyproject.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

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 lpalbou/mlx-gen. Читати поруч →

96vercel/aiThe AI Toolkit for TypeScript. From the creators of Next.js, the AI SDK is a free open-source library for building AI-powered applications and agents Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий97zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.Винятковий96JetBrains/koogKoog is a JVM (Java and Kotlin) framework for building predictable, fault-tolerant and enterprise-ready AI agents across all platforms – from backend services to Android and iOS, JVM, and even in-browser environments. Koog is based on our AI products expertise and provides proven solutions for complex LLM and AI problemsВинятковий96genkit-ai/genkitOpen-source framework for building agentic apps in JavaScript, Go, Dart, and Python, built and used in production by GoogleВинятковий

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 v0.12.0 — повна методологія · вікі метрик.

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