Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-15 00:50 UTC

munich-quantum-toolkit / qecc

MQT QECC - Tools for Quantum Error Correcting Codes

PythonMIT★ 231 зірка⑂ 35 форківз квіт. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#quantum-computing#quantum-error-correction#quantum-information-theory#ldpc-codes

munich-quantum-toolkit/qecc має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (65/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

95
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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

The Munich Quantum Toolkit (MQT)Організація
101 підписник23 публічні репозиторіїз серп. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImqt.qecc2.0.05831832 дні томуmqtmaxsatqldpcerror-correctionquantum-computing

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 296 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year296
human_commit_share0,28
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 32 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~113,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release32
mean_days_between_releases113,1
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?

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

54Помірний
Як обчислюється оцінка
38.3/60Зірки — 231 зірок
12.8/25Форки — 35 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks35
stars231
watchers5
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_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
36.9/80Щомісячні завантаження — 583 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmqt.qecc
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads583
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?

75Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 43% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 15 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled15
top_contributor_share0,431

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
35.6/42Вирішення issue — закрито 85% issue
26.1/30Прийняття PR — злито 641/738 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/27 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs641
open_issues7
closed_issues39
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,848
closed_unmerged_prs97
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

73Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
14.4/25Охоплення власника — 101 підписників у munich-quantum-toolkit
14.1/25Послужний список — 23 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers101
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmunich-quantum-toolkit
public_repos23
account_age_days736
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 32 дн. тому
20/20Історія версій — 18 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmqt.qecc
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish32

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
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/qecc
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquantum-computing, quantum-error-correction, quantum-information-theory, ldpc-codes
has_wikiні
homepagehttps://mqt.readthedocs.io/projects/qecc
docs_sitehttps://mqt.readthedocs.io/projects/qecc
has_readmeтак
has_docs_dirтак
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

68Добрий
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
1.5/7.5Code-Review — Found 6/27 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 9 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 13 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
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,8
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_packages38
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.qecc@2.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 38 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.

90Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 24 з 28 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,857
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes4 772

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/mqt/qecc/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 66 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_languageні
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/mqt/qecc/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,66

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/mqt/qecc/py.typed)
54/55Керовані розміри файлів — 3/170 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes98 734
source_files_sampled170
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

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

Ключові факти

231зірок GitHub
15контриб'юторів
296комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
19релізів
2бас-фактор
7відкритих 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 ★ / 35 ⇿
0Зірки
35Форки
15Релізи

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.

01325383522022-112024-092026-07
Мажорні 0Мінорні 9Патчі 6

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8сукупно

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 · 2026-08-15 00:50 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
2Code-ReviewFound 6/27 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 9 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 13 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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 27
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIqiskit>=1.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.1pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10.5pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.1pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.2pyproject.toml
PyPInumba>=0.57pyproject.toml
PyPInumba>=0.59pyproject.toml
PyPInumba>=0.61pyproject.toml
PyPInumba>=0.63.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.2pyproject.toml
PyPIscipy>=1.16.1pyproject.toml
PyPIz3-solver>=4.15.3pyproject.toml
PyPImultiprocess>=0.70.17pyproject.toml
PyPImultiprocess>=0.70.19pyproject.toml
PyPIldpc>=2.3.10pyproject.toml
PyPIstim>=1.14.0pyproject.toml
PyPIpymatching>=2.2.2pyproject.toml
PyPIpymatching>=2.4.0pyproject.toml
PyPIbposd>=1.6pyproject.toml
PyPIqecsim>=1.0b9pyproject.toml
PyPIsinter>=1.14.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.2pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4.2pyproject.toml
Усі залежності 179

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 159 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbposd2.1пряма
PyPIldpc2.4.1пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPImultiprocess0.70.19пряма
PyPInetworkx3.4.2пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPInumba0.66.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpymatching2.4.0пряма
PyPIqecsim1.0b9пряма
PyPIqiskit2.5.1пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIsinter1.16.0пряма
PyPIstim1.16.0пряма
PyPItqdm4.70.0пряма
PyPIz3-solver5.0.0.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2непряма
PyPIanytree2.13.0непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargcomplete3.7.2непряма
PyPIastroid4.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIchp-sim0.1.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdependency-groups1.3.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastcore2.2.10непряма
PyPIfastjsonschema2.22.1непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfs2.4.16непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIhumanize4.16.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.16.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPIlatextools0.5.0непряма
PyPIllvmlite0.48.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbformat5.11.0непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInox2026.7.11непряма
PyPIopenqasm31.0.1непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.1непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprojectq0.8.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpylatexenc2.11непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-console-scripts1.4.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.1непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIqiskit-qasm3-import0.6.0непряма
PyPIqsample0.0.2непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIrustworkx0.18.1непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsimpleeval1.0.7непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autoapi3.8.0непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.6.1непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-llm0.4.1непряма
PyPIsphinx-markdown-builder0.6.10непряма
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
PyPIsphinxcontrib-svg2pdfconverter2.1.0непряма
PyPIsphinxext-opengraph0.13.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstevedore5.8.0непряма
PyPIstevedore5.9.0непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.3непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mqt.qecc@2.0.0 тягне 38 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/qecc. Читати поруч →

53GuillaumeLessard/qector-decoderProduction-grade Rust/Python quantum error correction decoder. 25+ decoder families: MWPM Blossom, Union-Find, BP-OSD, LDPC/qLDPC, belief-matching, CUDA/GPU batch decoding, AutoDecoder 7-tier fallback. PyMatching/Stim/Sinter compatible. Ed25519 license verification. Benchmark evidence included.Помірний96munich-quantum-toolkit/coreMQT Core - The Backbone of the Munich Quantum ToolkitВинятковий93QCHackers/tqecDesign automation software tools for Topological Quantum Error CorrectionВинятковий92vprusso/toqito|toqito> (Theory of Quantum Information Toolkit) is a Python library for research in quantum information theory.Відмінний92munich-quantum-toolkit/predictorMQT Predictor - A Tool for Automatic Device Selection with Device-Specific Circuit Compilation for Quantum ComputingВідмінний81qLDPCOrg/qLDPCTools for constructing and analyzing quantum low density parity check (qLDPC) codes. Also stabilizer and subsystem codes more broadly.Відмінний

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.