Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 12:02 UTC

olivierfriard / BORIS

Behavioral Observation Research Interactive Software

PythonGPL-3.0★ 253 зірки⑂ 57 форківз січ. 2014 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаДесктопний застосунокяк це визначено
#video-coding#behavior-analysis#animal-behavior#animal-behaviour#ethology

olivierfriard/BORIS має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — AI Readiness (36/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
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»).

80
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Olivier FriardОсобистий обліковий запис
63 підписники40 публічних репозиторіївз січ. 2014 р.University of Torino

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIboris-behav-obs10.0.12 6352140 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 357 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year357
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 42 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~14,1 дн.
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv9.15.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases14,1

Спільнота та впровадження

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

56Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

60Помірний
Як обчислюється оцінка
39/60Зірки — 253 зірок
14.6/25Форки — 57 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks57
stars253
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges10
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
45.6/80Щомісячні завантаження — 2 635 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesboris-behav-obs
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 635
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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 15 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,991

Реактивність на issue та PR

58Помірний
Як обчислюється оцінка
33.5/42Вирішення issue — закрито 80% issue
17.2/30Прийняття PR — злито 23/40 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs23
open_issues177
closed_issues695
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,797
closed_unmerged_prs17
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

58Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13/25Охоплення власника — 63 підписників у olivierfriard
23.7/25Послужний список — 40 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers63
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginolivierfriard
public_repos40
account_age_days4 641
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 214 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesboris-behav-obs
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-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_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.boris.unito.it
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsvideo-coding, behavior-analysis, animal-behavior, animal-behaviour, ethology
has_wikiтак
homepagehttps://www.boris.unito.it
docs_sitehttps://www.boris.unito.it
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
19.9/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: tablib 3.8.0 (moderate 5.4)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages12
unassessed_packages3
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 12 резолвлених залежностей із OSV. 3 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

36Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

4Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
4.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 8 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,08
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

55Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — justfile, tests/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesjustfile, tests/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

52Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.6/55Керовані розміри файлів — 9/147 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes675 008
source_files_sampled147
oversized_source_files9

Ключові факти

253зірок GitHub
15контриб'юторів
357комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
177відкритих 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:boris-behav-obs@10.0.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 57 ⇿
0Зірки
57Форки
100Релізи

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.

01020304050605722016-062021-082026-09
Мажорні 1Мінорні 4Патчі 81

Кожна точка охоплює 10 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

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 · 2026-10-14 12:02 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
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 14
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIexifread==3.5.1pyproject.toml
PyPInumpy==2.3.2pyproject.toml
PyPImatplotlib==3.10.5pyproject.toml
PyPIpandas==2.3.2pyproject.toml
PyPItablib==3.8.0pyproject.toml
PyPIpyreadr==0.5.3pyproject.toml
PyPIpyside6==6.10pyproject.toml
PyPIpyobjc-framework-Cocoa—pyproject.toml
PyPIhachoir==3.3.0pyproject.toml
PyPIscipy==1.16.1pyproject.toml
PyPIscikit-learn==1.7.1pyproject.toml
PyPIpyqtgraph>=0.14.0pyproject.toml
PyPIpytest-cov==7.1.0pyproject.toml
PyPIpytest==9.1.1pyproject.toml
Усі залежності 15

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 2 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIexifread3.5.1пряма
PyPIhachoir3.3.0пряма
PyPImatplotlib3.10.5пряма
PyPInumpy2.3.2пряма
PyPIpandas2.3.2пряма
PyPIpyqtgraph—пряма
PyPIpyreadr0.5.3пряма
PyPIpyside66.10пряма
PyPIpytest9.1.1пряма
PyPIpytest-cov7.1.0пряма
PyPIscikit-learn1.7.1пряма
PyPIscipy1.16.1пряма
PyPItablib3.8.0пряма
PyPIrpy2—непряма
PyPIsetuptools—непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 12 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі. 3 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
tablib3.8.0прямапомірна23.10.0

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 olivierfriard/BORIS. Читати поруч →

96DeepLabCut/DeepLabCutOfficial implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humansВинятковий90talmolab/sleapA deep learning framework for multi-animal pose tracking.Відмінний75gautamvarmadatla/mcpsafetywardenMCP servers expose tools with no information about what they actually do at runtime. mcpsafetywarden sits between your agent and any MCP server, profiling tool behavior, blocking destructive calls, and running active security audits before you trust them in a workflow.Добрий100zephyrproject-rtos/zephyrPrimary Git Repository for the Zephyr Project. Zephyr is a new generation, scalable, optimized, secure RTOS for multiple hardware architectures.Винятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.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.