Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 23:53 UTC

physiclaw / PhysiClaw

The AI agent that physically operates a phone — the way you do.

PythonMIT★ 397 зірок⑂ 44 форкиз бер. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаMCP-серверБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#agentic-ai#ai-agent#gui-agent#gui-agents#phone-automation#phone-use-agent#robot-arm#embodied-agent#embodied-ai#phone-use#phone-use-agents

physiclaw/PhysiClaw має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (88/100), найнижчий — Security (47/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

QIAOQIANОсобистий обліковий запис
13 підписників28 публічних репозиторіївз жовт. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIphysiclaw0.7.56261273 дні томуgrblllm-agentmcpphone-automationroboticsstylusvision

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
22.2/36Ритм комітів — 32/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 987 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 987
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 53 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 5 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count53
latest_release_tagphysiclaw-hardware-v0.50
releases_from_tagsні
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases0,4

Спільнота та впровадження

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

53Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

59Помірний
Як обчислюється оцінка
42.1/60Зірки — 397 зірок
13.6/25Форки — 44 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks44
stars397
watchers5
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)

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
37.3/80Щомісячні завантаження — 626 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesphysiclaw
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads626
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?

54Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

74Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
0/30Прийняття PR — немає вирішених pull request-ів або даних
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_prs0
open_issues0
closed_issues3
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
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): Прийняття PR, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

51Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
8.2/25Охоплення власника — 13 підписників у physiclaw
22.6/25Послужний список — 28 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers13
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginphysiclaw
public_repos28
account_age_days2 193
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 3 дн. тому
20/20Історія версій — 127 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesphysiclaw
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://physiclaw.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagentic-ai, ai-agent, gui-agent, gui-agents, phone-automation, phone-use-agent, robot-arm, embodied-agent, embodied-ai, phone-use, phone-use-agents
has_wikiтак
homepagehttps://physiclaw.ai
docs_sitehttps://physiclaw.ai
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

47Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

37Слабкий
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
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not 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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
10.2/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: certifi 2026.10.18 (high 7.4)
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages67
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:physiclaw@0.7.5 — 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.

62Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — hardware/AGENTS.md, src/physiclaw/agent/context/AGENT.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_fileshardware/AGENTS.md, src/physiclaw/agent/context/AGENT.md
agent_instruction_max_bytes2 933

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.8/55Керовані розміри файлів — 3/819 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes74 975
source_files_sampled819
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

397зірок GitHub
1контриб'юторів
1 987комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
53релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 44 ⇿
0Зірки
44Форки
40Релізи

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.

010203040504492026-072026-092026-10
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0
OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7сукупно

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 · 2026-10-21 23:53 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
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 18
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpyserial>=3.5,<4pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.10.0.84,<5pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26,<3pyproject.toml
PyPImcp>=2.2,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1,<0.29pyproject.toml
PyPIhttpx2>=2.12,<3pyproject.toml
PyPIcroniter>=6.2.2,<7pyproject.toml
PyPIrapidocr>=3.7.0,<3.10pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.24.0,<2pyproject.toml
PyPItyper>=0.24.1,<0.25pyproject.toml
PyPItomlkit>=0.14,<0.15pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.97,<0.98pyproject.toml
PyPIruamel-yaml>=0.19.1,<0.20pyproject.toml
PyPIclick>=8.3.1,<9pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5,<3pyproject.toml
PyPIstarlette>=1.3.1,<2pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.42,<0.43pyproject.toml
PyPIsse-starlette>=3.3.3,<4pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:physiclaw@0.7.5 тягне 67 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
certifi2026.10.18непрямависока22026.10.19

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 physiclaw/PhysiClaw. Читати поруч →

98Agenta-AI/agentaAgenta is a workspace where you and your team build agents and automations.Винятковий97strands-agents/harness-sdkBuild an agent harness and control it end-to-end. Open-source SDK for production AI agents in Python & TypeScript - any model, any cloud.Винятковий95Q00/ouroborosAgent OS: the agent gets smarter on its own. We just hold the line: Interview-gated, staged evaluation, budgeted evolution loop. MCP server, 14 runtimes: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Kiro and more.Винятковий94EverMind-AI/EverOSOne portable memory layer for every AI agent: local-first, Markdown-native, user-owned, and self-evolving across apps, tools, and workflows.Винятковий94siyuan-note/siyuanAn open-source, privacy-first, self-hosted knowledge workspace where humans and AI agents work together 开源、隐私优先、自托管的知识工作空间，让人与智能体在此协作Винятковий100deepset-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.