Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 14:28 UTC

opendatalab / MinerU

Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.

PythonВласна ліцензія★ 80 040 зірок⑂ 6 680 форківз лют. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаМережевий сервісБібліотекаяк це визначено
#extract-data#layout-analysis#ocr#parser#pdf#pdf-converter#python#document-analysis#pdf-parser#pdf-extractor-llm#pdf-extractor-pretrain#pdf-extractor-rag#ai4science#docx#pptx#xlsx

opendatalab/MinerU має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (95/100), найнижчий — Security (58/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

OpenDataLabОрганізація
3 057 підписників69 публічних репозиторіївз січ. 2022 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImineru4.0.0141 632860 днів томуminerumagic-pdfdocument-parsingdocument-understandingpdfmarkdownocrvlmdocxpptxxlsxepubofdcsvrtfodtodsodpmultimodal

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

95Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
34.6/36Ритм комітів — 50/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 843 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year2 843
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagmineru-4.0.0-released
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases7,8

Спільнота та впровадження

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

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 80 040 зірок
25/25Форки — 6 680 форків
13.6/15Спостерігачі — 281 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks6 680
stars80 040
watchers281
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

51Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges12
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
68.7/80Щомісячні завантаження — 141 632 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmineru
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads141 632
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?

66Добрий · 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
1.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 72 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled72
top_contributor_share0,922

Реактивність на issue та PR

67Добрий
Як обчислюється оцінка
40.8/42Вирішення issue — закрито 97% issue
26.5/30Прийняття PR — злито 1 581/1 793 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/11 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs1 581
open_issues65
closed_issues2 295
prs_merged_7d12
prs_decided_7d14
prs_merged_30d42
prs_decided_30d53
issue_closed_ratio0,972
closed_unmerged_prs212
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d11

Власність та опіка

77Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 3 057 підписників у opendatalab
22.4/25Послужний список — 69 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers3 057
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginopendatalab
public_repos69
account_age_days1 709

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 — 86 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmineru
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://opendatalab.github.io/MinerU/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 16 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsextract-data, layout-analysis, ocr, parser, pdf, pdf-converter, python, document-analysis, pdf-parser, pdf-extractor-llm, pdf-extractor-pretrain, pdf-extractor-rag, ai4science, docx, pptx, xlsx
has_wikiні
homepagehttps://opendatalab.github.io/MinerU/
docs_sitehttps://opendatalab.github.io/MinerU/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

58Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
5.2/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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
0/7.5Code-Review — Found 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
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_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,7

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 5 резолвлених залежностей із OSV. 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.

60Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

58Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
13.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 25 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,25
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8 523

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — pyrightconfig.json
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configspyrightconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (pyrightconfig.json)
53.8/55Керовані розміри файлів — 10/469 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes209 310
source_files_sampled469
oversized_source_files10

Ключові факти

80 040зірок GitHub
72контриб'юторів
2 843комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
65відкритих 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:mineru@4.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 6 680 ⇿
0Зірки
6 680Форки
11Релізи

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.

5 5005 7506 0006 2506 5006 7506 680722026-062026-082026-09
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0
OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7сукупно

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 14:26 UTC

7Binary-Artifactsbinaries present in source code
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 37
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdocvortex>=0.4.9,<1pyproject.toml
PyPIgradio>=6.8,<7pyproject.toml
PyPImineru—pyproject.toml
PyPImineru-vl-utils>=2.0.4,<3pyproject.toml
PyPImineru-llama-cpp>=0.1.2,<1pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.2pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21.6pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPIpillow>=11.0.0pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=5.10.1,<6pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.1,<7pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPImodelscope>=1.26.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.32.4pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.0.0pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.46.2pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.11.0.86pyproject.toml
PyPIopenai>=1.70.0,<3pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.13.5,<5pyproject.toml
PyPIaiosqlite>=0.20.0,<1pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5,<3pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIjieba>=0.42.1pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.20.1pyproject.toml
PyPIftfy>=6.3.1,<7pyproject.toml
PyPIshapely>=2.0.7,<3pyproject.toml
PyPIpyclipper>=1.3.0,<2pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.22.0,<0.24pyproject.toml
Усі залежності 5

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 5 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImarkdown-gfm-admonition0.3.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-static-i18n1.3.1непряма
PyPImkdocs-video1.5.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 5 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

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 opendatalab/MinerU. Читати поруч →

98docling-project/doclingGet your documents ready for gen AIВинятковий98Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Винятковий98py-pdf/pypdfA pure-python PDF library capable of splitting, merging, cropping, and transforming the pages of PDF filesВинятковий98dream-num/univerUniver is a full-stack framework for creating and editing spreadsheets / word processor / presentation on both web and server.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий98Eventual-Inc/DaftHigh-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scaleВинятковий

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.