Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 13:20 UTC

microsoft / markitdown

Python tool for converting files and office documents to Markdown.

PythonMIT★ 184 675 зірок⑂ 13 604 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 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (88/100), найнижчий — AI Readiness (68/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

94
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»).

94
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MicrosoftОрганізація · підтверджений домен
129 793 підписники8 303 публічні репозиторіїз груд. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImarkitdown0.1.714 771 7812548 днів тому—
PyPImarkitdown-mcp0.0.1a7-51 день тому—
PyPImarkitdown-ocr0.1.0123 0183189 днів томуdocxllmmarkitdownocrpdfpptxvisionxlsx
PyPImarkitdown-sample-plugin0.1.0a11033559 днів тому—

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

82Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
11.8/36Ритм комітів — 17/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 110 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year110
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year17

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 22 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~53,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count22
latest_release_tagv0.1.8b2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases53,4
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 — 184 675 зірок
25/25Форки — 13 604 форків
15/15Спостерігачі — 583 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks13 604
stars184 675
watchers583
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_badges2
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 — 14 894 902 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_downloads14 894 902
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)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,342

Реактивність на issue та PR

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
20.2/42Вирішення issue — закрито 48% issue
11.8/30Прийняття PR — злито 271/687 вирішених PR
6/13Newcomer PR acceptance — злито 6/13 PR від новачків за 30 дн.
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs271
open_issues323
closed_issues299
prs_merged_7d32
prs_decided_7d41
prs_merged_30d34
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,481
closed_unmerged_prs416
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d13

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 129 793 підписників у microsoft
25/25Послужний список — 8 303 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers129 793
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginmicrosoft
public_repos8 303
account_age_days4 662

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 4 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 дн. тому
20/20Історія версій — 25 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_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/microsoft/markitdown#readme
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_sitehttps://github.com/microsoft/markitdown#readme
has_readmeтак
has_docs_dirні
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
3.8/7.5Code-Review — Found 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
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 7 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
2/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
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_aggregate6,9
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.

68Добрий · 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 92 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,948
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

73Добрий
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
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
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)
54.4/55Керовані розміри файлів — 1/96 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes69 920
source_files_sampled96
oversized_source_files1

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

184 675зірок GitHub
98контриб'юторів
110комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
22релізів
2бас-фактор
323відкритих 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 31 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'markitdown-mcp' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 13 604 ⇿
0Зірки
13 604Форки
2Релізи

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.

12 50012 75013 00013 25013 50013 75013 604902026-082026-082026-09
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0
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 · 2026-09-16 13:19 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
5Code-ReviewFound 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
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 7 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
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 21
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImcp>=2.1.1,<3.0.0packages/markitdown-mcp/pyproject.toml
PyPImarkitdown>=0.1.1,<0.2.0packages/markitdown-mcp/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.0.0,<3.0.0packages/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 77

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 28 прямих і 49 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeautifulsoup44.15.0пряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1пряма
PyPIdefusedxml0.7.1пряма
PyPImagika—пряма
PyPImagika0.6.3пряма
PyPImammoth—пряма
PyPImammoth1.11.0пряма
PyPImarkdownify1.2.3пряма
PyPImarkitdown—пряма
PyPImcp—пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIopenpyxl3.1.5пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpdfminer-six—пряма
PyPIpdfminer-six20260107пряма
PyPIpdfplumber—пряма
PyPIpdfplumber0.11.10пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpymupdf—пряма
PyPIpython-docx—пряма
PyPIpython-pptx—пряма
PyPIpython-pptx1.0.2пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIstriprtf—пряма
PyPIaudioop-lts0.2.2непряма
PyPIazure-ai-contentunderstanding—непряма
PyPIazure-ai-contentunderstanding1.2.0b3непряма
PyPIazure-ai-documentintelligence1.0.2непряма
PyPIazure-core1.41.0непряма
PyPIazure-identity1.25.3непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcobble0.1.4непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcryptography50.0.1непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIisodate0.7.2непряма
PyPIlxml6.1.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsal1.38.0непряма
PyPImsal-extensions1.3.1непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.2непряма
PyPIolefile0.47непряма
PyPIonnxruntime1.20.1непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIprotobuf7.36.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydub0.25.1непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpypdfium25.13.0непряма
PyPIpyreadline33.5.6непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.3непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIspeechrecognition3.17.0непряма
PyPIstandard-aifc3.13.0непряма
PyPIstandard-chunk3.13.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIxlrd2.0.2непряма
PyPIxlsxwriter3.2.9непряма
PyPIyoutube-transcript-api—непряма
PyPIyoutube-transcript-api1.0.3непряма
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 →

98Unstructured-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.Винятковий98docling-project/doclingGet your documents ready for gen AIВинятковий96langfuse/langfuse🪢 Open source agent evals & observability: Trace, evaluate, and improve LLM applications with one open platform.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.Винятковий98comet-ml/opikDebug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.Винятковий98paperless-ngx/paperless-ngxA community-supported supercharged document management system: scan, index and archive all your documentsВинятковий

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.