Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-18 22:36 UTC

pierrepo / autoclasswrapper

AutoClassWrapper: a Python :snake: wrapper for AutoClass C classification :package: :rocket:

Jupyter Notebook · SQLPL · PythonBSD-3-Clause★ 3 зірки⑂ 3 форкиз січ. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

pierrepo/autoclasswrapper має індекс здоров’я 32 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Sustainability & Governance (53/100), найнижчий — Vitality (25/100). Останнє оновлення було 2642 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

32
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

32
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 42 калібровано до 38 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Pierre PoulainОсобистий обліковий запис
107 підписників97 публічних репозиторіївз квіт. 2011 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIautoclasswrapper1.5.128272650 днів томуautoclassclusteringproteinsgenes

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

25У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 2 642 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push2 642
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 12 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 2 650 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count12
latest_release_tagv1.5.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2 650
mean_days_between_releases23,5
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?

39Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

7Критичний
Як обчислюється оцінка
4.9/60Зірки — 3 зірок
2.5/25Форки — 3 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3
stars3
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, readthedocs.org, shields.io, travis-ci.org
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
19.5/80Щомісячні завантаження — 28 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesautoclasswrapper
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads28
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?

53Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У 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
5.4/13.5Широта контриб’юторів — 4 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,99

Реактивність на issue та PR

71Добрий
Як обчислюється оцінка
31.5/42Вирішення issue — закрито 75% issue
30/30Прийняття PR — злито 4/4 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs4
open_issues4
closed_issues12
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,75
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): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

62Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
14.6/25Охоплення власника — 107 підписників у pierrepo
25/25Послужний список — 97 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers107
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpierrepo
public_repos97
account_age_days5 664
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

69Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 2 650 дн. тому
20/20Історія версій — 27 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesautoclasswrapper
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish2 650

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

50Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciні
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://autoclasswrapper.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://autoclasswrapper.readthedocs.io/
docs_sitehttps://autoclasswrapper.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
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 — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate2,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. 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_packages14
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:autoclasswrapper@1.5.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 14 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.

40Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

2Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
2.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 4 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,04
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, doc/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
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_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, doc/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/11 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes21 886
source_files_sampled11
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

3зірок GitHub
4контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
2 642днів від останнього пушу
12релізів
1бас-фактор
4відкритих 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 ★ / 3 ⇿
0Зірки
3Форки

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.

12233312019-102022-072025-03

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 2.5 / 10
2.5сукупно

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 · 2026-10-18 22:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
н/дDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—setup.cfg
PyPIpandas—setup.cfg
PyPIscipy—setup.cfg
PyPImatplotlib—setup.cfg
PyPIchardet—setup.cfg
Усі залежності 5

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

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIchardet—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIscipy—пряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:autoclasswrapper@1.5.1 тягне 14 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 pierrepo/autoclasswrapper. Читати поруч →

97facebookresearch/faissA library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.Винятковий96NVIDIA/raftRAFT contains fundamental widely-used algorithms and primitives for machine learning and information retrieval. The algorithms are CUDA-accelerated and form building blocks for more easily writing high performance applications.Винятковий96embeddings-benchmark/mtebMTEB: State-of-the-art evaluation of embeddings across languages and modalitiesВинятковий94FZJ-IEK3-VSA/tsamTime series aggregation module (tsam). Determines typical operation periods or decreases the temporal resolution. Accelerates model or experiment runs.Винятковий91unum-cloud/USearchFast Open-Source Search & Clustering engine × for Vectors & Arbitrary Objects × in C++, C, Python, JavaScript, Rust, Java, Objective-C, Swift, C#, GoLang, and Wolfram 🔍Відмінний87BradyAJohnston/MolecularNodesToolbox for molecular animations in Blender, powered by Geometry Nodes.Відмінний

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.