Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-04 21:55 UTC

microsoft / markitdown

Python tool for converting files and office documents to Markdown.

PythonMIT★ 171 454 зірки⑂ 12 484 форкиз лист. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипMCP-серверІнструмент командного рядкаБібліотекаПлагіняк це визначено
#langchain#openai#autogen-extension#autogen#markdown#microsoft-office#pdf

microsoft/markitdown має індекс здоров’я 92 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Community & Adoption (88/100), найнижчий — AI Readiness (64/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

92
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»).

92
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 78 калібровано до 92 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MicrosoftОрганізація
126 853 підписники8 242 публічні репозиторіїз груд. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImarkitdown0.1.713 625 458236 днів тому—
PyPImarkitdown-mcp0.0.1a4-4438 днів тому—
PyPImarkitdown-ocr0.1.063 6881147 днів томуdocxllmmarkitdownocrpdfpptxvisionxlsx
PyPImarkitdown-sample-plugin0.1.0a1-3516 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 6 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
14.1/18Обсяг комітів — 36 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year36
human_commit_share0,99
days_since_last_push6
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 20 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~54,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count20
latest_release_tagv0.1.7
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases54,9
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?

88Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 171 454 зірок
25/25Форки — 12 484 форків
15/15Спостерігачі — 550 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks12 484
stars171 454
watchers550
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

65Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 13 689 146 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmarkitdown, markitdown-mcp, markitdown-ocr, markitdown-sample-plugin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads13 689 146
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?

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 79 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled79
top_contributor_share0,338

Реактивність на issue та PR

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
13.4/42Вирішення issue — закрито 32% issue
13.5/30Прийняття PR — злито 183/408 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/11 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs183
open_issues379
closed_issues177
prs_merged_7d2
prs_decided_7d4
prs_merged_30d6
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,318
closed_unmerged_prs225
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d11

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 126 853 підписників у microsoft
25/25Послужний список — 8 242 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers126 853
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmicrosoft
public_repos8 242
account_age_days4 620
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 4 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 6 дн. тому
20/20Історія версій — 23 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmarkitdown, markitdown-mcp, markitdown-ocr, markitdown-sample-plugin
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish6

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

80Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
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

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicslangchain, openai, autogen-extension, autogen, markdown, microsoft-office, pdf
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

74Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

67Добрий
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
5.2/7.5Code-Review — Found 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 10 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 — 8 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages19
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:markitdown@0.1.7 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 19 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

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 91 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,919
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — packages/markitdown-mcp/src/markitdown_mcp/py.typed, packages/markitdown-sample-plugin/src/markitdown_sample_plugin/py.typed, packages/markitdown/src/markitdown/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configspackages/markitdown-mcp/src/markitdown_mcp/py.typed, packages/markitdown-sample-plugin/src/markitdown_sample_plugin/py.typed, packages/markitdown/src/markitdown/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (packages/markitdown-mcp/src/markitdown_mcp/py.typed, packages/markitdown-sample-plugin/src/markitdown_sample_plugin/py.typed, packages/markitdown/src/markitdown/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/72 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes45 659
source_files_sampled72
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

171 454зірок GitHub
79контриб'юторів
36комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
20релізів
2бас-фактор
379відкритих issue
—пакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 41 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 12 484 ⇿
0Зірки
12 484Форки
1Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

11 00011 50012 00012 50012 484592026-072026-072026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 1
OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7сукупно

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 · 2026-08-04 21:55 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
7Code-ReviewFound 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained8 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp~=1.8.0packages/markitdown-mcp/pyproject.toml
PyPImarkitdown>=0.1.1,<0.2.0packages/markitdown-mcp/pyproject.toml
PyPImarkitdown>=0.1.0packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIpdfminer.six>=20251230packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIpdfplumber>=0.11.9packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIPyMuPDF>=1.24.0packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPImammoth~=1.11.0packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIpython-docx—packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIpython-pptx—packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIpandas—packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIopenpyxl—packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPIPillow>=9.0.0packages/markitdown-ocr/pyproject.toml
PyPImarkitdown>=0.1.0a1packages/markitdown-sample-plugin/pyproject.toml
PyPIstriprtf—packages/markitdown-sample-plugin/pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—packages/markitdown/pyproject.toml
PyPIrequests—packages/markitdown/pyproject.toml
PyPImarkdownify—packages/markitdown/pyproject.toml
PyPImagika~=0.6.1packages/markitdown/pyproject.toml
PyPIcharset-normalizer—packages/markitdown/pyproject.toml
PyPIdefusedxml—packages/markitdown/pyproject.toml
Усі залежності 15

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 2 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImagika—пряма
PyPImammoth—пряма
PyPImarkitdown—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpdfminer-six—пряма
PyPIpdfplumber—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpymupdf—пряма
PyPIpython-docx—пряма
PyPIpython-pptx—пряма
PyPIstriprtf—пряма
PyPIazure-ai-contentunderstanding—непряма
PyPIyoutube-transcript-api—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:markitdown@0.1.7 тягне 19 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/markitdown. Читати поруч →

98docling-project/doclingGet your documents ready for gen AIВинятковий97Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Винятковий94ScrapeGraphAI/Scrapegraph-aiPython scraper based on AIВинятковий94langfuse/langfuse🪢 Open source AI engineering platform: LLM evals, observability, metrics, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, LangChain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23 Винятковий99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.