Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 08:51 UTC

microsoft / dbt-fabric

PythonMIT★ 148 зірок⑂ 51 форкз лют. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

microsoft/dbt-fabric має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (79/100), найнижчий — AI Readiness (64/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

89
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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MicrosoftОрганізація · підтверджений домен
129 859 підписників8 308 публічних репозиторіївз груд. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdbt-fabric1.11.1-4228 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

69Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
6.2/36Ритм комітів — 9/52 тижнів із комітами
16.5/18Обсяг комітів — 68 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year68
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year9

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 41 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 23 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~53,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count41
latest_release_tagv1.11.2rc1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release23
mean_days_between_releases53,7
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?

68Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

54Помірний
Як обчислюється оцінка
35.2/60Зірки — 148 зірок
14.2/25Форки — 51 форків
5/15Спостерігачі — 9 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks51
stars148
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

79Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 36% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 29 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled29
top_contributor_share0,359

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
36.1/42Вирішення issue — закрито 86% issue
7.2/30Прийняття PR — злито 65/269 вирішених PR
9.8/13Newcomer PR acceptance — злито 6/8 PR від новачків за 30 дн.
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/11 approved changesets -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
merged_prs65
open_issues24
closed_issues148
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d9
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,86
closed_unmerged_prs204
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 129 859 підписників у microsoft
25/25Послужний список — 8 308 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers129 859
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginmicrosoft
public_repos8 308
account_age_days4 663

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 28 дн. тому
20/20Історія версій — 42 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdbt-fabric
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish28

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

72Добрий · 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 — 11 out of 11 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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
0/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionні

Безпека

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

78Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

73Добрий
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 — 11 out of 11 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
4.5/7.5Code-Review — Found 7/11 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 11 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,3
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_packages67
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:dbt-fabric@1.11.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 67 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.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.getdbt.com/llms.txt)
30.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 58 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.getdbt.com/llms.txt
legible_history_share0,58
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
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 — 16 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/83 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes52 674
source_files_sampled83
oversized_source_files0

Ключові факти

148зірок GitHub
29контриб'юторів
68комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
41релізів
2бас-фактор
24відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 51 ⇿
0Зірки
51Форки
39Релізи

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.

010203040504922023-062025-012026-09
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 26

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3сукупно

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 · 2026-09-17 08:50 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-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 7/11 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImssql-python>=1.4.0pyproject.toml
PyPIazure-identity>=1.14.0pyproject.toml
PyPIazure-core>=1.26.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0pyproject.toml
PyPIdbt-common>=1.0.4,<2.0pyproject.toml
PyPIdbt-core>=1.11.0pyproject.toml
PyPIdbt-adapters>=1.15.5,<2.0pyproject.toml
Усі залежності 95

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 83 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIazure-core—пряма
PyPIazure-core1.41.0пряма
PyPIazure-identity—пряма
PyPIazure-identity1.25.3пряма
PyPIdbt-adapters—пряма
PyPIdbt-adapters1.23.0пряма
PyPIdbt-common—пряма
PyPIdbt-common1.39.0пряма
PyPIdbt-core—пряма
PyPIdbt-core1.11.13пряма
PyPImssql-python1.10.0пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIagate1.9.1непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdaff1.4.2непряма
PyPIdbt-extractor0.6.0непряма
PyPIdbt-protos1.0.541непряма
PyPIdbt-semantic-interfaces0.9.0непряма
PyPIdbt-tests-adapter—непряма
PyPIdbt-tests-adapter1.20.0непряма
PyPIdeepdiff8.6.2непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfilelock3.32.3непряма
PyPIflaky3.7.0непряма
PyPIfreezegun1.5.5непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimportlib-metadata8.9.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIisodate0.7.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIleather0.4.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImashumaro3.14непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPImsal1.37.0непряма
PyPImsal-extensions1.3.1непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImypy1.14.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.44.0непряма
PyPIorderly-set5.5.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIparsedatetime2.6непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit3.8.0непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyodbc—непряма
PyPIpytest8.0.1непряма
PyPIpytest-dotenv0.5.2непряма
PyPIpytest-xdist3.5.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.2непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-slugify8.0.4непряма
PyPIpytimeparse1.1.8непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.15.21непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowplow-tracker1.1.0непряма
PyPIsqlparse0.5.5непряма
PyPItext-unidecode1.3непряма
PyPItwine5.1.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.4непряма
PyPIwheel0.44.0непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:dbt-fabric@1.11.1 тягне 67 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 microsoft/dbt-fabric. Читати поруч →

100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100aws/serverless-application-modelThe AWS Serverless Application Model (AWS SAM) transform is a AWS CloudFormation macro that transforms SAM templates into CloudFormation templates.Винятковий100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyВинятковий100uxlfoundation/oneDNNoneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)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.