Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-28 09:49 UTC

lucidrains / light-loco-parkour

Implementation of Light Loco Parkour, Versatile Perceptive Whole-Body Locomotion via Multi-Skill Distillation, out of Light Origins Labs

PythonMIT★ 40 зірок⑂ 6 форківз серп. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗

ТипБібліотекаяк це визначено

#artificial-intelligence #deep-learning #locomotion #robotics

lucidrains/light-loco-parkour має індекс здоров’я 38 зі 100, що відповідає смузі «Слабкий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (60/100), найнижчий — AI Readiness (22/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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»).

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)

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 42 калібровано до 38 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Phil WangОсобистий обліковий запис

61 424 підписники405 публічних репозиторіївз лип. 2009 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	light-loco-parkour	0.0.26	2 377	23	0 днів тому	artificial-intelligence deep-learning distillation locomotion parkour robotics

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

32У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

52Помірний

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 0 дн. тому
2.8/36	Ритм комітів — 4/52 тижнів із комітами
13/18	Обсяг комітів — 27 комітів за останній рік
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully

Використані вхідні дані

commits_last_year	27
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	4

Дисципліна релізів

1Критичний

Як обчислюється оцінка

0/27	Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36	Свіжість релізів — релізів немає
0/27	Ритм релізів — релізів немає
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count

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?

44Слабкий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

50Помірний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18	Настанови CONTRIBUTING
0/13.5	Кодекс поведінки
0/7.2	Шаблон issue
0/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	0
has_contributing	ні
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	ні
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний

Як обчислюється оцінка

45/80	Щомісячні завантаження — 2 377 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	light-loco-parkour
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2 377
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5	Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Реактивність на issue та PR

74Добрий

Як обчислюється оцінка

42/42	Вирішення issue — закрито 100% issue
0/30	Прийняття PR — немає вирішених pull request-ів або даних
0/13	Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

merged_prs	0
open_issues	0
closed_issues	1
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	0
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Прийняття PR, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

75Добрий

Як обчислюється оцінка

10/30	Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20	Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
25/25	Охоплення власника — 61 424 підписників у lucidrains
25/25	Послужний список — 405 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~17 р.

Використані вхідні дані

followers	61 424
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	lucidrains
public_repos	405
account_age_days	6 242

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20	Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	light-loco-parkour
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

48Слабкий · 19% загального індексу

Інженерні практики

30У зоні ризику

Як обчислюється оцінка

0/24	Процеси CI
24/24	Наявні тести
0/16	Конфігурація лінтера
0/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних

Використані вхідні дані

has_ci	ні
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	ні
has_precommit_config	ні

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

75Добрий

Як обчислюється оцінка

30/30	README
0/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/light-loco-parkour/
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 4 тем
10/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	artificial-intelligence, deep-learning, locomotion, robotics
has_wiki	так
homepage	—
docs_site	https://pypi.org/project/light-loco-parkour/
has_readme	так
has_docs_dir	ні
has_description	так

Безпека

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

26У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

26У зоні ризику

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — немає даних
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
0/10	Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Ліцензія — license file detected
0/7.5	Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
0/5	Packaging — немає даних
0/5	Pinned-Dependencies — немає даних
0/5	SAST — no SAST tool detected
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
0/7.5	Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Використані вхідні дані

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	12
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	6
scorecard_aggregate	2,6

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. 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.

22У зоні ризику · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

4Критичний

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
3.8/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 2 з 28 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,071
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

24У зоні ризику

Як обчислюється оцінка

0/18	Розгортання однією командою
22/22	Автоматизовані тести
0/11	Конфігурація лінтера / форматера
0/11	Статична перевірка типів
0/10	Відтворюване середовище
0/10	Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 28 комітів немає створених агентом
0/8	Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	ні
typed_language	ні
bootstrap_files	—
has_devcontainer	ні
has_linter_config	ні
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55	Керовані розміри файлів — 0/6 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	58 152
source_files_sampled	6
oversized_source_files	0

Ключові факти

40зірок GitHub

1контриб'юторів

27комітів за останні 12 місяців

0днів від останнього пушу

0релізів

1бас-фактор

0відкритих 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
deps.dev does not index pypi:light-loco-parkour@0.0.26; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 6 ⇿

0Зірки

6Форки

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.

OpenSSF Scorecard 2.6 / 10

2.6сукупно

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 · 2026-08-28 09:49 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
н/д	CI-Tests	no pull request found
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/28 approved changesets -- score normalized to 0
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
н/д	Dangerous-Workflow	no workflows found
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
н/д	Packaging	packaging workflow not detected
н/д	Pinned-Dependencies	no dependencies found
0	SAST	no SAST tool detected
0	Security-Policy	security policy file not detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
н/д	Token-Permissions	No tokens found
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 9

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	assoc-scan	`>=0.0.5`	pyproject.toml
PyPI	beartype	`—`	pyproject.toml
PyPI	einx	`>=0.4.0`	pyproject.toml
PyPI	einops	`>=0.8.0`	pyproject.toml
PyPI	env-ssl-wrapper	`>=0.1.5`	pyproject.toml
PyPI	hl-gauss-pytorch	`>=0.2.4`	pyproject.toml
PyPI	torch	`>=2.5`	pyproject.toml
PyPI	torch-einops-utils	`>=0.1.14`	pyproject.toml
PyPI	x-mlps-pytorch	`>=0.5.0`	pyproject.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.

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.

25.8/60	Зірки — 40 зірок
5.8/25	Форки — 6 форків
0/15	Спостерігачі — 2 спостерігачів

forks	6
stars	40
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи