Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-08 11:22 UTC

mflux-community / mflux

Apple MLX native implementations of state-of-the-art generative image & video models

PythonMIT★ 2 459 зірок⑂ 195 форківз серп. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai#apple-silicon#diffusers#flux#huggingface#ml#mlx#transformers#qwen#qwen-image#seedvr2#z-image#fibo

mflux-community/mflux має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — Sustainability & Governance (66/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

93
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»).

93
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

mflux-community Організація
21 підписник3 публічні репозиторіїз лип. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImflux0.22.030 625620 днів томуfluxaimltransformersmlxhuggingfaceapple-silicondiffusersqwenqwen-imageseedvr2z-image

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
23.5/36Ритм комітів — 34/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 300 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year300
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year34

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 62 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~21,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count62
latest_release_tagv.0.22.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases21,5
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?

71Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
55/60Зірки — 2 459 зірок
19.1/25Форки — 195 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks195
stars2 459
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

57Помірний
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
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

75Добрий
Як обчислюється оцінка
59.8/80Щомісячні завантаження — 30 625 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmflux
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads30 625
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?

66Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 56% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 45 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled45
top_contributor_share0,556

Реактивність на issue та PR

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
40.6/42Вирішення issue — закрито 97% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 385/456 вирішених PR
7.8/13Newcomer PR acceptance — злито 3/5 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs385
open_issues10
closed_issues287
prs_merged_7d31
prs_decided_7d31
prs_merged_30d52
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,966
closed_unmerged_prs71
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
9.7/25Охоплення власника — 21 підписників у mflux-community
4.8/25Послужний список — 3 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers21
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmflux-community
public_repos3
account_age_days73

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 — 62 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmflux
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 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

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 13 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, apple-silicon, diffusers, flux, huggingface, ml, mlx, transformers, qwen, qwen-image, seedvr2, z-image, fibo
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

75Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

69Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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 15 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 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages89
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 89 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

81Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursor/rules/RULE.md, AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files.cursor/rules/RULE.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes7 255

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

81Відмінний
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 — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 15 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,15
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.9/55Керовані розміри файлів — 2/1 097 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes101 504
source_files_sampled1 097
oversized_source_files2

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

2 459зірок GitHub
45контриб'юторів
300комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
62релізів
1бас-фактор
10відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:mflux@0.22.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 195 ⇿
0Зірки
195Форки
61Релізи

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.

0408012016020019282024-082025-092026-10
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 0

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9сукупно

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 · 2026-10-08 11:21 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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 15 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 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 26
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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>=0.32.0,<0.33.0pyproject.toml
PyPImlx==0.32.2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.1,<3.0pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.10.0,<5.0pyproject.toml
PyPIpiexif>=1.1.3,<2.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.3.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.0,<5.0pyproject.toml
PyPIregex>=2024.11.6pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.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>=2.13.0,<3.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.5,<5.0pyproject.toml
PyPItransformers>=5.5.0,<6.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.8.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=4.25.0,<8.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0,<7.0pyproject.toml
PyPIanyio>=4.14.2,<5.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2026.6.0pyproject.toml
Усі залежності 89

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 28 прямих і 61 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIanyio4.15.1пряма
PyPIfilelock3.20.3пряма
PyPIfonttools4.61.1пряма
PyPIfsspec2026.9.0пряма
PyPIhf-transfer0.1.9пряма
PyPIhuggingface-hub1.28.0пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPImlx0.32.0пряма
PyPImlx0.32.2пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.1пряма
PyPIopencv-python4.13.0.90пряма
PyPIpiexif1.1.3пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIplatformdirs4.5.1пряма
PyPIprotobuf5.29.6пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIregex2026.1.15пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIsafetensors0.8.0пряма
PyPIsentencepiece0.2.1пряма
PyPItokenizers0.22.2пряма
PyPItoml0.10.2пряма
PyPItorch2.13.0пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPItransformers5.15.0пряма
PyPIurllib32.8.0пряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.1непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImflux0.22.0непряма
PyPImlx-cuda-130.32.2непряма
PyPImlx-metal0.32.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.1непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-timer1.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIruff0.16.3непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPIty0.0.72непряма
PyPItyper0.27.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 89 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

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 mflux-community/mflux. Читати поруч →

97xorbitsai/inferenceSwap GPT for any LLM by changing a single line of code. Xinference lets you run open-source, speech, and multimodal models on cloud, on-prem, or your laptop — all through one unified, production-ready inference API.Винятковий96aws/sagemaker-python-sdkA library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMakerВинятковий95Blaizzy/mlx-audioA text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий99huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.Винятковий99huggingface/trlTrain transformer language models with reinforcement learning.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.