Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-04 22:58 UTC

opendatalab / MinerU

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

PythonВласна ліцензія★ 76 773 зірки⑂ 6 452 форкиз 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 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — AI Readiness (39/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

89
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»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

OpenDataLabОрганізація
2 970 підписників67 публічних репозиторіївз січ. 2022 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImineru3.4.4313 2598325 днів томуminerumagic-pdfdocument-parsingdocument-understandingpdfmarkdownocrvlmdocxpptxxlsxmultimodal

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
31.2/36Ритм комітів — 45/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 101 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year2 101
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year45

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 5 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~4,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv4.0.0a5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases4,7

Спільнота та впровадження

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

80Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 76 773 зірок
25/25Форки — 6 452 форків
13.5/15Спостерігачі — 273 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks6 452
stars76 773
watchers273
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)

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
73.3/80Щомісячні завантаження — 313 259 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmineru
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads313 259
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?

73Добрий · 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 — 70 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled70
top_contributor_share0,918

Реактивність на issue та PR

77Добрий
Як обчислюється оцінка
41.2/42Вирішення issue — закрито 98% issue
26.7/30Прийняття PR — злито 1 536/1 729 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 6/9 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs1 536
open_issues43
closed_issues2 278
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d13
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,981
closed_unmerged_prs193
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d9

Власність та опіка

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 2 970 підписників у opendatalab
22.1/25Послужний список — 67 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers2 970
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginopendatalab
public_repos67
account_age_days1 666
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 25 дн. тому
20/20Історія версій — 83 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmineru
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish25

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

77Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
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
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 — 16 out of 16 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 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 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 11 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 — 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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. 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_packages67
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:mineru@3.4.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 67 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.

39Слабкий · 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)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 93 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
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_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53/55Керовані розміри файлів — 8/222 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes140 821
source_files_sampled222
oversized_source_files8

Ключові факти

76 773зірок GitHub
70контриб'юторів
2 101комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
43відкритих 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 ★ / 6 452 ⇿
0Зірки
6 452Форки
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.

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

5 0005 5006 0006 5006 452732026-052026-072026-08
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 · 2026-08-04 22:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests16 out of 16 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 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 7 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 11 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
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 29
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
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>=4.30.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpypdf>=5.6.0pyproject.toml
PyPIreportlab—pyproject.toml
PyPIpdftext>=0.6.3,<0.8.0pyproject.toml
PyPImodelscope>=1.26.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.32.4pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.46.2pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.11.0.86pyproject.toml
PyPIfast-langdetect>=0.2.3,<0.3.0pyproject.toml
PyPIopenai>=1.70.0,<3pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.13.5,<5pyproject.toml
PyPImagika>=0.6.2,<1.1.0pyproject.toml
PyPImineru-vl-utils>=1.0.5,<2pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.2.0,<2pyproject.toml
PyPIpypptx-with-oxml>=1.0.3,<2pyproject.toml
PyPImammoth>=1.11.0,<2pyproject.toml
PyPIpylatexenc>=2.10,<3pyproject.toml
PyPIlxml>=4.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.5,<4pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
Усі залежності 45

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 23 прямих і 22 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeautifulsoup4—пряма
PyPIclick—пряма
PyPIfast-langdetect—пряма
PyPIhuggingface-hub—пряма
PyPIjson-repair—пряма
PyPIloguru—пряма
PyPIlxml—пряма
PyPImagika—пряма
PyPImammoth—пряма
PyPImineru-vl-utils—пряма
PyPImodelscope—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopenai—пряма
PyPIopencv-python—пряма
PyPIopenpyxl—пряма
PyPIpdftext—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpylatexenc—пряма
PyPIpypdf—пряма
PyPIpypdfium2—пряма
PyPIpypptx-with-oxml—пряма
PyPIpython-docx—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPIaccelerate—непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIftfy—непряма
PyPIgradio—непряма
PyPIgradio-pdf—непряма
PyPIlmdeploy—непряма
PyPImarkdown-gfm-admonition—непряма
PyPImkdocs—непряма
PyPImkdocs-static-i18n—непряма
PyPImkdocs-video—непряма
PyPImlx—непряма
PyPImlx-vlm—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIpyclipper—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIqwen-vl-utils—непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIshapely—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPIvllm—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mineru@3.4.4 тягне 67 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 opendatalab/MinerU. Читати поруч →

98docling-project/doclingGet your documents ready for gen AIВинятковий97Unstructured-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.Винятковий99huggingface/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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.