Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-11 09:44 UTC

mbari-org / aidata

Extract, transform, load/download and augment images and annotations for object detection, clustering or classification workflows

PythonЛіцензію не виявлено★ 7 зірок⑂ 4 форкиз бер. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai#database#machine-learning#etl

mbari-org/aidata має індекс здоров’я 69 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (88/100), найнижчий — Community & Adoption (23/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

69
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»).

69
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 62 калібровано до 69 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Monterey Bay Aquarium Research InstituteОрганізація
63 підписники138 публічних репозиторіївз квіт. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPImbari-aidata1.79.5-748 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
21.5/36Ритм комітів — 31/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 145 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year145
human_commit_share0,99
days_since_last_push3
active_weeks_last_year31

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.79.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases7

Спільнота та впровадження

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

23У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
12.6/60Зірки — 7 зірок
4/25Форки — 4 форків
4.3/15Спостерігачі — 7 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4
stars7
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
0/22.5Ліцензія — файлу ліцензії не виявлено
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseні
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
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?

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 98% комітів
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,98

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
37.7/42Вирішення issue — закрито 90% issue
25/30Прийняття PR — злито 40/48 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/21 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs40
open_issues4
closed_issues35
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,897
closed_unmerged_prs8
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

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13/25Охоплення власника — 63 підписників у mbari-org
25/25Послужний список — 138 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers63
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmbari-org
public_repos138
account_age_days3 061

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 8 дн. тому
20/20Історія версій — 74 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmbari-aidata
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish8

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.mbari.org/internal/ai/data
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, database, machine-learning, etl
has_wikiтак
homepagehttps://docs.mbari.org/internal/ai/data
docs_sitehttps://docs.mbari.org/internal/ai/data
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

39Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

39Слабкий
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
2/2.5CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/21 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
0/2.5Ліцензія — license file not detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 48 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,9

Сповіщення про залежності

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
6.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: torch 2.2.0 (critical 9.8), pyarrow 15.0.2 (high 7.0)
6.8/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pillow 11.3.0 (critical 9.1)
24.3/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 681 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories62
affected_packages3
assessed_packages85
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 1
direct_affected_packages2
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:mbari-aidata@1.79.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 85 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.

73Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

75Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
29.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 55 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,556
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes3 178

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — justfile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 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
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/52 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes39 330
source_files_sampled52
oversized_source_files0

Ключові факти

7зірок GitHub
4контриб'юторів
145комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
4відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'mbari-aidata' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 4 ⇿
0Зірки
4Форки
48Релізи

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.

1223344412025-102026-032026-08
Мажорні 0Мінорні 19Патчі 29
OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9сукупно

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 · 2026-09-11 09:44 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/21 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
0Licenselicense file not detected
10Maintained30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities48 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIredis5.0.7pyproject.toml
PyPItator1.2.3pyproject.toml
PyPIephem>=4.1.6pyproject.toml
PyPImoviepy>=2.1.1pyproject.toml
PyPIopencv-contrib-python4.11.0.86pyproject.toml
PyPIpytz>=2024.1pyproject.toml
PyPIpiexif>=1.1.3pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7pyproject.toml
PyPItqdm4.67.1pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3pyproject.toml
PyPIpascal-voc-writer>=0.1.4pyproject.toml
PyPIalbumentations>=1.4.15pyproject.toml
PyPIalbucore>=0.0.16pyproject.toml
PyPIpandas^2.0pyproject.toml
PyPIpyarrow^15.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24,<2pyproject.toml
PyPItorch2.2.0pyproject.toml
PyPItorchvision0.17.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.42.4,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpytest^9.1.1pyproject.toml
Усі залежності 90

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 70 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIalbucore0.0.24пряма
PyPIalbumentations2.0.8пряма
PyPIclick8.3.1пряма
PyPIephem4.2пряма
PyPImoviepy2.2.1пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIopencv-contrib-python4.11.0.86пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpascal-voc-writer0.1.4пряма
PyPIpiexif1.1.3пряма
PyPIpyarrow15.0.2пряма
PyPIpytest9.1.1пряма
PyPIpytz2025.2пряма
PyPIredis5.0.7пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPItator1.2.3пряма
PyPItorch2.2.0пряма
PyPItorchvision0.17.0пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPItransformers5.0.0rc3пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIcertifi2025.11.12непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfsspec2025.10.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.4.3непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.11.0непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimageio2.37.2непряма
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.1.3.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.1.105непряма
PyPInvidia-cudnn-cu128.9.2.26непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.0.2.54непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.2.106непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.4.5.107непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.1.0.106непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.19.3непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.1.105непряма
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpillow11.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIproglog0.1.12непряма
PyPIprogressbar24.5.0непряма
PyPIpsutil7.1.3непряма
PyPIpydantic2.12.4непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-utils3.9.1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIregex2025.11.3непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsimsimd6.5.3непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIstringzilla4.2.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItokenizers0.22.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItriton2.2.0непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItyper-slim0.24.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
Сповіщення про залежності 3

Встановлення pypi:mbari-aidata@1.79.5 тягне 85 пакетів, прямих і транзитивних: 3 мають відомі сповіщення, з них 2 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
torch2.2.0прямакритична232.13.0
pillow11.3.0непрямакритична3612.3.0
pyarrow15.0.2прямависока323.0.1

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 mbari-org/aidata. Читати поруч →

98netdata/netdataThe fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.Винятковий98invertase/react-native-firebase🔥 A well-tested feature-rich modular Firebase implementation for React Native. Supports both iOS & Android platforms for all Firebase services.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99mlflow/mlflowThe open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.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.