Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-09 23:16 UTC

pmorissette / ffn

ffn - a financial function library for Python

PythonMIT★ 2 683 зірки⑂ 380 форківз черв. 2014 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаПлагіняк це визначено

pmorissette/ffn має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (86/100), найнижчий — AI Readiness (59/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

90
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»).

90
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Philippe MorissetteОсобистий обліковий запис
332 підписники13 публічних репозиторіївз вер. 2010 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIffn1.4.055 398470 днів томуalgorithmic-tradingalgotradingfinancepythonquantquant-finance

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
15.9/36Ритм комітів — 23/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 314 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_year314
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year23

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 20 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~88,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count20
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases88,3
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?

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
55.6/60Зірки — 2 683 зірок
21.5/25Форки — 380 форків
9.7/15Спостерігачі — 57 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks380
stars2 683
watchers57
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_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
63.2/80Щомісячні завантаження — 55 398 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesffn
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads55 398
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?

71Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 60% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 47 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 32 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled47
top_contributor_share0,603

Реактивність на issue та PR

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
40.8/42Вирішення issue — закрито 97% issue
27.3/30Прийняття PR — злито 246/270 вирішених PR
11.4/13Newcomer PR acceptance — злито 7/8 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/10 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs246
open_issues4
closed_issues134
prs_merged_7d16
prs_decided_7d17
prs_merged_30d55
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,971
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

61Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
18.1/25Охоплення власника — 332 підписників у pmorissette
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~16 р.
Використані вхідні дані
followers332
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginpmorissette
public_repos13
account_age_days5 863
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 47 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesffn
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 — 3 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 — 12 out of 12 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 — pmorissette.github.io/ffn
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagepmorissette.github.io/ffn
docs_sitepmorissette.github.io/ffn
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

71Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

71Добрий
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
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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
6/7.5Code-Review — Found 8/10 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 32 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — 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
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, 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.

59Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

31У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
31.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 57 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,588
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

69Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
50.2/55Керовані розміри файлів — 2/23 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes202 283
source_files_sampled23
oversized_source_files2

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

2 683зірок GitHub
47контриб'юторів
314комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
20релізів
1бас-фактор
4відкритих 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:ffn@1.4.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 380 ⇿
0Зірки
380Форки
18Релізи

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.

012525037537082014-082020-092026-10
Мажорні 1Мінорні 2Патчі 15

Кожна точка охоплює 12 днів.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1сукупно

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 · 2026-10-09 23:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 8/10 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdecorator>=5.0.7pyproject.toml
PyPImatplotlib>=1pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpandas>=0.19pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=0.15pyproject.toml
PyPIscipy>=0.15pyproject.toml
PyPItabulate>=0.7.5pyproject.toml
Усі залежності 10

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 4 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdecorator—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPItabulate—пряма
PyPIklink—непряма
PyPImdformat-tables—непряма
PyPIyardang—непряма
PyPIyfinance—непряма
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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 pmorissette/ffn. Читати поруч →

99nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий97plotly/dashData Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100deepset-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.