Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-15 16:46 UTC

munich-quantum-toolkit / qcec

MQT QCEC - A Tool for Quantum Circuit Equivalence Checking

C++ · PythonMIT★ 120 зірок⑂ 30 форківз січ. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#quantum-circuits#equivalence-checker#verification#mqt#tum#zx-calculus#cpp20#qiskit

munich-quantum-toolkit/qcec має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Sustainability & Governance (67/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

96
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»).

96
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 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

The Munich Quantum Toolkit (MQT)Організація
115 підписників25 публічних репозиторіївз серп. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImqt-qcec3.11.020 365565 днів томуdesign-automationequivalence-checkingmqtquantum-computingverification

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 357 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year357
human_commit_share0,39
days_since_last_push3
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 74 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~27,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count74
latest_release_tagv3.11.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases27,7
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?

69Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
33.7/60Зірки — 120 зірок
12.2/25Форки — 30 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks30
stars120
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
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
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.5/80Щомісячні завантаження — 20 365 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmqt-qcec
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20 365
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?

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 90% комітів
12.2/13.5Широта контриб’юторів — 9 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,898

Реактивність на issue та PR

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.3/42Вирішення issue — закрито 98% issue
28.6/30Прийняття PR — злито 1 003/1 051 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs1 003
open_issues1
closed_issues61
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d18
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,984
closed_unmerged_prs48
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.8/25Охоплення власника — 115 підписників у munich-quantum-toolkit
14.7/25Послужний список — 25 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers115
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmunich-quantum-toolkit
public_repos25
account_age_days798

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 5 дн. тому
20/20Історія версій — 56 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmqt-qcec
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish5

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.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_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://mqt.readthedocs.io/projects/qcec
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquantum-circuits, equivalence-checker, verification, mqt, tum, zx-calculus, cpp20, qiskit
has_wikiні
homepagehttps://mqt.readthedocs.io/projects/qcec
docs_sitehttps://mqt.readthedocs.io/projects/qcec
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

81Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-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
2.2/7.5Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages3
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:mqt-qcec@3.11.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 3 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.

95Винятковий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://mqt.readthedocs.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 38 з 39 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://mqt.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,974
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes8 813

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — python/mqt/qcec/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 54 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageтак
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspython/mqt/qcec/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,54

Читабельність коду для моделей

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — C++ (статично типізована)
55/55Керовані розміри файлів — 0/112 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageC++
largest_source_bytes47 283
source_files_sampled112
oversized_source_files0

Ключові факти

120зірок GitHub
9контриб'юторів
357комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
74релізів
1бас-фактор
1відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 30 ⇿
0Зірки
30Форки
71Релізи

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.

0510152025303012020-032023-062026-09
Мажорні 2Мінорні 21Патчі 28

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6сукупно

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 · 2026-10-15 16:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-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
3Code-ReviewFound 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 6 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 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImqt-core~=3.11.0pyproject.toml
PyPInanobind-backend>=1pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.5.2pyproject.toml
Усі залежності 143

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 139 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImqt-core3.11.0пряма
PyPInanobind-backend1.0.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.4пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIargcomplete3.7.2непряма
PyPIastroid4.3.4непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcmake4.4.4непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcontourpy1.4.0непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.22непряма
PyPIdependency-groups1.3.2непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.3.0непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock4.1.1непряма
PyPIfonttools4.66.1непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIhumanize4.16.0непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.1непряма
PyPIipykernel7.4.0непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImatplotlib3.11.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInanobind3.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.4непряма
PyPInox2026.8.17непряма
PyPIopenqasm31.0.1непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas3.0.6непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.13.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.4непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.11непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpylatexenc2.11непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqiskit2.5.2непряма
PyPIqiskit-qasm3-import0.6.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIrustworkx0.18.1непряма
PyPIscikit-build-core1.1.1непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.1непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsoupsieve3.0.2непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autoapi3.8.1непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-llm1.1.0непряма
PyPIsphinx-markdown-builder0.6.11непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsphinxext-opengraph0.13.0непряма
PyPIsqlalchemy2.1.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstevedore5.9.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPItomli2.5.0непряма
PyPItornado6.5.10непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.5непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIvcs-versioning2.6.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.7непряма
PyPIwcwidth0.9.2непряма
PyPIzipp4.1.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mqt-qcec@3.11.0 тягне 3 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 munich-quantum-toolkit/qcec. Читати поруч →

96munich-quantum-toolkit/coreMQT Core - Reusable C++20 and Python libraries for quantum computing: the MQT Compiler Collection, built on MLIR and LLVM, together with decision diagrams, QIR execution, QDMI device access, SDK and HPC integrations, and structured benchmarks. It forms the backbone of the Munich Quantum Toolkit.Винятковий96munich-quantum-toolkit/qeccMQT QECC - Tools for Quantum Error Correcting CodesВинятковий92munich-quantum-toolkit/predictorMQT Predictor - A Tool for Automatic Device Selection with Device-Specific Circuit Compilation for Quantum ComputingВідмінний92munich-quantum-toolkit/problemsolverMQT ProblemSolver - A Tool for Solving Problems Using Quantum ComputingВідмінний62TheQuantAI/quantsdkWrite quantum code once, run anywhere — a framework-agnostic quantum computing SDKПомірний99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.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.