Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-27 06:05 UTC

mims-harvard / ToolUniverse

Democratizing AI scientists with ToolUniverse

PythonApache-2.0★ 1 705 зірок⑂ 258 форківз бер. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипMCP-серверІнструмент командного рядкаБібліотекаМережевий сервісяк це визначено

mims-harvard/ToolUniverse має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (98/100), найнижчий — Security (25/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

856 підписників77 публічних репозиторіївз лют. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPItooluniverse1.5.431 873820 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

98Винятковий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
32.5/36Ритм комітів — 47/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 031 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year1 031
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year47
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 68 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~11,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count68
latest_release_tagv1.5.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases11,6

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

71Добрий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
52.4/60Зірки — 1 705 зірок
20.1/25Форки — 258 форків
7/15Спостерігачі — 19 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks258
stars1 705
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateтак
Як обчислюється оцінка
60/80Щомісячні завантаження — 31 873 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagestooluniverse
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31 873
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?

68Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 88% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 27 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,878
Як обчислюється оцінка
37.5/42Вирішення issue — закрито 89% issue
18.6/30Прийняття PR — злито 358/578 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 5/5 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs358
open_issues8
closed_issues66
prs_merged_7d49
prs_decided_7d52
prs_merged_30d57
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,892
closed_unmerged_prs220
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d5
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.1/25Охоплення власника — 856 підписників у mims-harvard
25/25Послужний список — 77 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers856
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmims-harvard
public_repos77
account_age_days2 425

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

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 11 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://aiscientist.tools
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 16 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagents, reasoning-agent, reasoning-language-models, tool-use, ai-agents, ai-scientists, automated-science, co-pilot, co-scientist, ai-for-science, autonomous-agents, llms, lrm, ai-communication, mcp-servers, scientific-skill
has_wikiні
homepagehttps://aiscientist.tools
docs_sitehttps://aiscientist.tools
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

25У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — uv.lock
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestsdocs/requirements.txt, docs/requirements_themes.txt, mcpb/pyproject.toml, pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

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
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 95 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/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 — 6 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 25/5 039 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes6 009 537
source_files_sampled5 039
oversized_source_files25
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

1 705зірок GitHub
27контриб'юторів
1 031комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
68релізів
1бас-фактор
8відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'tooluniverse-mcpb-native' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • deps.dev does not index pypi:tooluniverse@1.5.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/27 06:04:45 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 258 ⇿
0Зірки
258Форки
67Релізи

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.

050100150200250300254102025-032025-122026-09
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 32

Кожна точка охоплює 2 днів.

Прямі залежності 26
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItooluniverse>=1.5.3,<2mcpb/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIboltz-api>=0.46.0,<0.47.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.0pyproject.toml
PyPIgraphql-core>=3.2.0pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.116.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.36.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.29.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIfastmcp>=3.4.5,<4.0.0pyproject.toml
PyPIxmltodict>=1.0.0pyproject.toml
PyPIlxml>=6.0.0pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.34.0pyproject.toml
PyPIjsonpath-ng>=1.6.0pyproject.toml
PyPIrcsb-api>=1.4.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=13.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIpdfplumber>=0.11.0pyproject.toml
PyPIfaiss-cpu==1.12.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpip>=25.3pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.23.0pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

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.