Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-11 13:50 UTC

molssi-seamm / lammps_step

A SEAMM plug-in for LAMMPS, a forcefield-based molecular dynamics code.

PythonВласна ліцензія★ 2 зірки⑂ 2 форкиз січ. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#computational-chemistry#computational-materials-science#molssi#molssi-seamm#lammps

molssi-seamm/lammps_step має індекс здоров’я 65 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (87/100), найнижчий — Security (20/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

65
загалом / 100
Добрий

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»).

65
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 60 калібровано до 65 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MolSSI SEAMMОрганізація
22 підписники80 публічних репозиторіївз черв. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIlammps_step2026.10.112 5041080 днів томуseammplug-inflowchartforcefieldeamopenkimmolecular-dynamicsatomisticmd

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

83Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

71Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
9.7/36Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 107 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year107
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year14

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~2,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tag2026.10.11
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,9

Спільнота та впровадження

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

40Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 2 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

72Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.3/80Щомісячні завантаження — 2 504 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageslammps_step
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 504
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

23У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
5.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 77% комітів
6.8/13.5Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,769

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
25.2/42Вирішення issue — закрито 60% issue
29.5/30Прийняття PR — злито 111/113 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs111
open_issues2
closed_issues3
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d17
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio0,6
closed_unmerged_prs2
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

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
9.8/25Охоплення власника — 22 підписників у molssi-seamm
25/25Послужний список — 80 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers22
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmolssi-seamm
public_repos80
account_age_days2 669

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

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

87Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputational-chemistry, computational-materials-science, molssi, molssi-seamm, lammps
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

20У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
20/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsrequirements.txt, requirements_dev.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowтак
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.

55Помірний · 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 75 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,75
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 40 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
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,4
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.3/55Керовані розміри файлів — 2/66 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes143 112
source_files_sampled66
oversized_source_files2

Ключові факти

2зірок GitHub
5контриб'юторів
107комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:lammps_step@2026.10.11; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 ⇿
0Зірки
2Форки
29Релізи

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.

111222212022-112024-022025-05
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 26

Кожна точка охоплює 3 днів.

Усі залежності 21

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 21 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIblack—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPImodel-chemistry-step—непряма
PyPImolsystem—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpmw—непряма
PyPIpy-cpuinfo—непряма
PyPIpymbar—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-runner—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIseamm—непряма
PyPIseamm-exec—непряма
PyPIseamm-ff-util—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIstatsmodels—непряма
PyPItabulate—непряма
PyPItox—непряма
PyPItwine—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 molssi-seamm/lammps_step. Читати поруч →

73molssi-seamm/seammThe core of the SEAMM environment and graphical interface.Добрий93MDAnalysis/mdanalysisMDAnalysis is a Python library to analyze molecular dynamics simulations.Винятковий91glotzerlab/freudPowerful, efficient particle trajectory analysis in scientific Python.Відмінний88openforcefield/openff-interchangeA project (and object) for storing, manipulating, and converting molecular mechanics data.Відмінний77OmniPotentRPC/rgpotA repository of potential energy surface functionsДобрий65Marcello-Sega/pytima python package for the interfacial analysis of molecular simulationsДобрий

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.