Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.33.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-20 18:59 UTC

pip-install-python / dash-improve-my-llms

Automate page creation for an llms.txt, page.json and architecture.txt. Allow llms the ability to read and understand your dash applications pages.

PythonMIT★ 8 зірок⑂ 0 форківз лист. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗

ТипБібліотекаМережевий сервісяк це визначено

#documentation #llms #llms-txt #llms-txt-generator #package #ploltly #plotly-dash #pypi #pypi-package

pip-install-python/dash-improve-my-llms має індекс здоров’я 73 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Community & Adoption (38/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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»).

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)

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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Pip Install PythonОсобистий обліковий запис

64 підписники68 публічних репозиторіївз груд. 2022 р.Pip install Python LLC

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	dash-improve-my-llms	2.6.0	2 907	14	0 днів тому	dash plotly llms ai mcp documentation llms.txt plugin hook bot-detection robots-txt sitemap seo web-crawlers ai-bots fastapi quart

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

64Помірний

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 0 дн. тому
3.5/36	Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
14.2/18	Обсяг комітів — 37 комітів за останній рік
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

commits_last_year	37
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	5

Дисципліна релізів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 7 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27	Ритм релізів — реліз кожні ~3,4 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	7
latest_release_tag	v2.6.0
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	3,4

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?

38Слабкий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

50Помірний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18	Настанови CONTRIBUTING
0/13.5	Кодекс поведінки
0/7.2	Шаблон issue
0/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	7
has_contributing	ні
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	ні
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	ні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

58Помірний

Як обчислюється оцінка

46.2/80	Щомісячні завантаження — 2 907 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	dash-improve-my-llms
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2 907
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?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

13Критичний

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5	Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Реактивність на issue та PR

74Добрий

Як обчислюється оцінка

0/42	Вирішення issue — немає issue або даних
30/30	Прийняття PR — злито 4/4 вирішених PR
13/13	Newcomer PR acceptance — злито 4/4 PR від новачків за 30 дн.
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

merged_prs	4
open_issues	0
closed_issues	0
prs_merged_7d	2
prs_decided_7d	2
prs_merged_30d	4
prs_decided_30d	4
issue_closed_ratio	—
closed_unmerged_prs	0
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	4
first_time_prs_decided_30d	4

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

54Помірний

Як обчислюється оцінка

10/30	Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20	Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
13/25	Охоплення власника — 64 підписників у pip-install-python
20.4/25	Послужний список — 68 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.

Використані вхідні дані

followers	64
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	pip-install-python
public_repos	68
account_age_days	1 351

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20	Історія версій — 14 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	dash-improve-my-llms
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера — .flake8
9.6/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	так

Документація

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://llms.2plot.dev
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 9 тем
10/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	documentation, llms, llms-txt, llms-txt-generator, package, ploltly, plotly-dash, pypi, pypi-package
has_wiki	так
homepage	https://llms.2plot.dev
docs_site	https://llms.2plot.dev
has_readme	так
has_docs_dir	так
has_description	так

Безпека

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

45Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Ліцензія — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Використані вхідні дані

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	4,5

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15	Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://llms.2plot.dev/llms.txt)
40/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 36 з 44 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	так
llms_txt_url	https://llms.2plot.dev/llms.txt
legible_history_share	0,818
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

65Добрий

Як обчислюється оцінка

0/18	Розгортання однією командою
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
11/11	Статична перевірка типів — dash_improve_my_llms/py.typed
10/10	Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10	Підтверджена практика роботи з агентами — 32 з останніх 44 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8	Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	так
typed_language	ні
bootstrap_files	—
has_devcontainer	ні
has_linter_config	так
typecheck_configs	dash_improve_my_llms/py.typed
agent_commit_share	0,727
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний

Як обчислюється оцінка

27/45	Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (dash_improve_my_llms/py.typed)
55/55	Керовані розміри файлів — 0/68 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	50 703
source_files_sampled	68
oversized_source_files	0

Ключові факти

8зірок GitHub

1контриб'юторів

37комітів за останні 12 місяців

0днів від останнього пушу

7релізів

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
deps.dev does not index pypi:dash-improve-my-llms@2.6.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10

4.5сукупно

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 · 2026-08-20 18:58 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
10	CI-Tests	4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
1	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 1

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	dash	`>=4.1,<5`	pyproject.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

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.

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 v0.33.0 — повна методологія · вікі метрик.

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

13.7/60	Зірки — 8 зірок
0/25	Форки — 0 форків
0/15	Спостерігачі — 0 спостерігачів

forks	0
stars	8
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи