Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 13:45 UTC

openai / whisper

Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision

PythonMIT★ 109 218 зірок⑂ 13 238 форківз вер. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

openai/whisper має індекс здоров’я 77 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Community & Adoption (82/100), найнижчий — Vitality (49/100). Останнє оновлення було 15 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 5 учасників.

77
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»).

77
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 66 калібровано до 77 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

OpenAIОрганізація · підтверджений домен
133 632 підписники272 публічні репозиторіїз жовт. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIopenai-whisper202506254 295 66713447 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

49Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 15 дн. тому
2.8/36Ритм комітів — 4/52 тижнів із комітами
7/18Обсяг комітів — 5 комітів за останній рік
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
commits_last_year5
human_commit_share0,99
days_since_last_push15
active_weeks_last_year4

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 13 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 447 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~93,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count13
latest_release_tagv20250625
releases_from_tagsні
days_since_latest_release447
mean_days_between_releases93,4
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?

82Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 109 218 зірок
25/25Форки — 13 238 форків
15/15Спостерігачі — 783 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks13 238
stars109 218
watchers783
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 (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 4 295 667 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesopenai-whisper
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4 295 667
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?

77Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
45.9/54Бас-фактор — на 5 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 43% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 82 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor5
contributors_sampled82
top_contributor_share0,426

Реактивність на issue та PR

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
13.9/30Прийняття PR — злито 123/266 вирішених PR
3.2/13Newcomer PR acceptance — злито 1/4 PR від новачків за 30 дн.
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 19/29 approved changesets -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
merged_prs123
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs143
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 133 632 підписників у openai
25/25Послужний список — 272 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers133 632
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginopenai
public_repos272
account_age_days4 000

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 447 дн. тому
20/20Історія версій — 13 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesopenai-whisper
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish447

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

62Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

76Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.2/2.5CI-Tests — 4 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 19/29 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 7 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
1.5/7.5Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
0/5Packaging — немає даних
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not 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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, 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_packages41
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:openai-whisper@20250625 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 41 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.

54Помірний · 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)
39.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 74 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,747
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 1 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/20 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes32 155
source_files_sampled20
oversized_source_files0

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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

109 218зірок GitHub
82контриб'юторів
5комітів за останні 12 місяців
15днів від останнього пушу
13релізів
5бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'openai-whisper' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for openai-whisper carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 13 238 ⇿
0Зірки
13 238Форки

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

12 00012 25012 50012 75013 00013 25013 238222026-062026-072026-09
OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4сукупно

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 · 2026-09-16 13:44 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
1CI-Tests4 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 19/29 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
н/дPackagingpackaging workflow not detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImore-itertools—pyproject.toml
PyPInumba—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPItiktoken—pyproject.toml
PyPItorch—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItriton>=2pyproject.toml
Усі залежності 7

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

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImore-itertools—пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPItiktoken—пряма
PyPItorch—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItriton—пряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:openai-whisper@20250625 тягне 41 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 openai/whisper. Читати поруч →

100zephyrproject-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 interoperabilityВинятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsВинятковий100Arize-ai/phoenixAI Observability & EvaluationВинятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.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.