Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-22 23:00 UTC

mggg / GerryChain

Use MCMC to analyze districting plans and gerrymanders

PythonВласна ліцензія★ 153 зірки⑂ 77 форківз черв. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#mcmc#gerrymandering#python#gis

mggg/GerryChain має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (61/100). Останнє оновлення було 8 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

91
загалом / 100
Відмінний

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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Metric Geometry and Gerrymandering GroupОрганізація
86 підписників92 публічні репозиторіїз серп. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIgerrychain1.0.02 0492619 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

79Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 8 дн. тому
22.2/36Ритм комітів — 32/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 283 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year283
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year32

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 18 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 19 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~220,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count18
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases220,6
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?

67Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

57Помірний
Як обчислюється оцінка
35.4/60Зірки — 153 зірок
15.7/25Форки — 77 форків
6.2/15Спостерігачі — 14 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks77
stars153
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
44.2/80Щомісячні завантаження — 2 049 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesgerrychain
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 049
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?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 37% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 31 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 21 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled31
top_contributor_share0,372

Реактивність на issue та PR

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
40.7/42Вирішення issue — закрито 97% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 306/337 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/9 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs306
open_issues4
closed_issues124
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d6
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,969
closed_unmerged_prs31
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

69Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13.9/25Охоплення власника — 86 підписників у mggg
25/25Послужний список — 92 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers86
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmggg
public_repos92
account_age_days2 914

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 19 дн. тому
20/20Історія версій — 26 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgerrychain
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish19

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 — 4 out of 4 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://mggg.github.io/GerryChain/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmcmc, gerrymandering, python, gis
has_wikiтак
homepagehttps://mggg.github.io/GerryChain/
docs_sitehttps://mggg.github.io/GerryChain/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
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 — 4 out of 4 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
1.5/7.5Code-Review — Found 2/9 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 21 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
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, 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_packages14
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:gerrychain@1.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 14 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.

61Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

11Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
11.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 21 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,21
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — gerrychain/py.typed
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
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsgerrychain/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (gerrychain/py.typed)
53.9/55Керовані розміри файлів — 2/103 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes124 245
source_files_sampled103
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, 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

153зірок GitHub
31контриб'юторів
283комітів за останні 12 місяців
8днів від останнього пушу
18релізів
2бас-фактор
4відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 77 ⇿
0Зірки
77Форки
17Релізи

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.

02040608077102018-062022-062026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 15

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 · 2026-08-22 23:00 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-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 2/9 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 21 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIgeopandas>=1.1.4pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.6.1pyproject.toml
PyPInumpy>=2.4.6pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.5pyproject.toml
PyPIrustworkx>=0.18.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.17.1pyproject.toml
PyPIshapely>=2.1.2pyproject.toml
PyPItqdm>=4.70.0pyproject.toml
Усі залежності 130

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 120 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgeopandas1.1.4пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.1пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIrustworkx0.18.1пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIshapely2.1.2пряма
PyPItqdm4.70.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.1непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgerrychain1.0.0непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython9.16.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.11.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyogrio0.13.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproj3.7.2непряма
PyPIpyright1.1.411непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItraitlets5.16.0непряма
PyPIty0.0.65непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.52.1непряма
PyPIvirtualenv21.7.1непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:gerrychain@1.0.0 тягне 14 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 mggg/GerryChain. Читати поруч →

97visgl/deck.glWebGL2 powered visualization frameworkВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.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.