Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 12:50 UTC

mdefrance / AutoCarver

Automatic optimal discretization pipeline

PythonMIT★ 11 зірок⑂ 0 форківз січ. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#binning#categorical-encoding#cramer#credit-risk#discretization#feature-engineering#fraud-detection#information-value#risk-modeling#scorecard#scorecards#woe#bucketization#tschuprow#kurskal-wallis

mdefrance/AutoCarver має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (37/100). Останнє оновлення було 7 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

75
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»).

75
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Mario DefranceОсобистий обліковий запис
10 підписників7 публічних репозиторіївз лист. 2020 р.Coface

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIAutoCarver7.7.31 3871397 днів томуbinningdiscretizationfeature-engineeringcredit-scoringwoescorecardstschuprowtschuprow-tcramer-vinformation-valueivmonotonic-binningsupervised-discretizationbucketizationrisk-modelingcredit-riskfraud-detectioncategorical-encodingsupervised-binningweight-of-evidencefeature-selectionmcpmodel-context-protocol

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 7 дн. тому
11.1/36Ритм комітів — 16/52 тижнів із комітами
16.8/18Обсяг комітів — 74 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 25 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year74
human_commit_share1
days_since_last_push7
active_weeks_last_year16

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 90 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 7 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count90
latest_release_tag7.7.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases6,1
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?

37Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

16Критичний
Як обчислюється оцінка
16.2/60Зірки — 11 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars11
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges7
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
41.9/80Щомісячні завантаження — 1 387 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesAutoCarver
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 387
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?

53Помірний · 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

72Добрий
Як обчислюється оцінка
33.6/42Вирішення issue — закрито 80% issue
28.7/30Прийняття PR — злито 132/138 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_prs132
open_issues3
closed_issues12
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,8
closed_unmerged_prs6
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

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
7.5/25Охоплення власника — 10 підписників у mdefrance
18.2/25Послужний список — 7 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers10
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmdefrance
public_repos7
account_age_days2 129
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 7 дн. тому
20/20Історія версій — 139 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesAutoCarver
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish7

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
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://autocarver.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 15 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbinning, categorical-encoding, cramer, credit-risk, discretization, feature-engineering, fraud-detection, information-value, risk-modeling, scorecard, scorecards, woe, bucketization, tschuprow, kurskal-wallis
has_wikiтак
homepagehttps://autocarver.readthedocs.io
docs_sitehttps://autocarver.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

44Слабкий
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
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
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 — 25 commit(s) and 3 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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages18
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:AutoCarver@7.7.3 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 18 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.

58Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
35.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 66 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,66
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 1/216 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes63 410
source_files_sampled216
oversized_source_files1

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

11зірок GitHub
1контриб'юторів
74комітів за останні 12 місяців
7днів від останнього пушу
90релізів
1бас-фактор
3відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4сукупно

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 12:50 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
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
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained25 commit(s) and 3 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=2.1,<2.5pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15,<1.18pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3,<3.1,!=3.0.4pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6,<1.9pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.1,<1pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66,<5pyproject.toml
Усі залежності 195

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 189 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpandas3.0.3пряма
PyPIscikit-learn1.8.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIstatsmodels0.14.6пряма
PyPItqdm4.68.4пряма
PyPIabsl-py2.5.0непряма
PyPIaiofile3.11.1непряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.14.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIauthlib1.7.2непряма
PyPIautocarver7.7.3непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcachetools7.1.4непряма
PyPIcaio0.9.25непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.0непряма
PyPIcryptography49.0.0непряма
PyPIcvxpy1.9.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcyclopts4.21.0непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIdocutils0.20.1непряма
PyPIemail-validator2.3.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfastmcp3.4.4непряма
PyPIfastmcp-slim3.4.4непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhypothesis6.156.6непряма
PyPIicecream2.2.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimmutabledict4.3.1непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython9.10.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.5.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjoserfc1.7.3непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-path0.5.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIjupytext1.19.4непряма
PyPIkaggle2.2.3непряма
PyPIkagglesdk0.1.34непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImcp1.28.1непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImore-itertools11.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx0.9.6непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7непряма
PyPIopenapi-pydantic0.5.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.43.0непряма
PyPIoptbinning0.21.0непряма
PyPIortools9.10.4067непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathable0.6.0непряма
PyPIpatsy1.0.2непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-key-value-aio0.4.5непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.14.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpypandoc1.17непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyperclip1.11.0непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpython-slugify8.0.4непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrich-rst2.1.0непряма
PyPIropwr1.2.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.15.21непряма
PyPIscs3.2.11непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIsphinx7.4.7непряма
PyPIsphinx-design0.6.1непряма
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsse-starlette3.4.5непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItext-unidecode1.3непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPIty0.0.58непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuncalled-for0.3.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.51.0непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsockets16.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxgboost3.2.0непряма
PyPIxgboost3.3.0непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:AutoCarver@7.7.3 тягне 18 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 mdefrance/AutoCarver. Читати поруч →

99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98awslabs/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.Винятковий97PrefectHQ/fastmcp🚀 The fast, Pythonic way to build MCP servers and clients.Винятковий96mcp-use/mcp-useThe fullstack MCP framework to develop MCP Apps for ChatGPT / Claude & MCP Servers for AI Agents.Винятковий95dbt-labs/dbt-mcpA MCP (Model Context Protocol) server for interacting with dbt.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.