Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-22 15:19 UTC

neuronumnet / neuronum-sdk-python

Neuronum SDK

PythonВласна ліцензія★ 1 зірка⑂ 0 форківз бер. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено

neuronumnet/neuronum-sdk-python має індекс здоров’я 29 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Vitality (54/100), найнижчий — AI Readiness (11/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

29
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

29
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 35 калібровано до 29 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NeuronumОрганізація · підтверджений домен
1 підписник3 публічні репозиторіїз вер. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIneuronumвказує на інший репозиторій — не оцінюється2026.8.37531521 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

54Помірний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість pushостанній push 1 дн. тому
26.3/36Ритм комітів38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів161 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year161
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year38
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізирелізів не опубліковано
0/36Свіжість релізіврелізів немає
0/27Ритм релізіврелізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count0
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?

28У зоні ризику · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки1 зірок
0/25Форки0 форків
0/15Спостерігачі1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars1
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензіяфайл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

24У зоні ризику · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-факторна 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів1 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issueнемає issue або даних
0/30Прийняття PRнемає вирішених pull request-ів або даних
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Прийняття PR, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
20/20Верифікований домен
2.2/25Охоплення власника1 підписників у neuronumnet
8.2/25Послужний список3 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers1
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginneuronumnet
public_repos3
account_age_days700

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

31У зоні ризику · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
0/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testsнемає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsні
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://neuronum.net
10/10Опис репозиторію
10/10Теми4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, agentic-ai, b2b, infrastructure
has_wikiтак
homepagehttps://neuronum.net
docs_sitehttps://neuronum.net
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

45Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Testsнемає даних
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflowнемає даних
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензіяlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingнемає даних
0/5Pinned-Dependenciesнемає даних
0/5SASTno SAST tool detected
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasesнемає даних
0/7.5Token-Permissionsнемає даних
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

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.

11Критичний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентівнемає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 0 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
0/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентамисеред останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводженняавтоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesнемає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsні
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований кодPython без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів0/5 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes34 041
source_files_sampled5
oversized_source_files0

Ключові факти

1зірок GitHub
1контриб'юторів
161комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
0релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'neuronum' points at a different repository (https://github.com/neuronumcybernetics/neuronum-sdk-python); excluded from ecosystem scoring
  • deps.dev does not index pypi:neuronum@2026.8.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

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 · 2026-08-22 15:19 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 7

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 7 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiohttpнепряма
PyPIbip-utilsнепряма
PyPIclickнепряма
PyPIcryptographyнепряма
PyPIfastmcpнепряма
PyPIquestionaryнепряма
PyPIrequestsнепряма
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.

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 статистикаPyPI.