Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 16:05 UTC

probabl-ai / skore

Track your Data Science. Skore's open-source Python library accelerates ML model development with automated evaluation reports, smart methodological guidance, and comprehensive cross-validation analysis.

PythonMIT★ 674 зірки⑂ 141 форкз черв. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаПлагінТермінальний інтерфейсяк це визначено
#data-science#machine-learning#data-analysis#python#scikit-learn#data-visualization#workflow

probabl-ai/skore має індекс здоров’я 97 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — Community & Adoption (70/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

97
загалом / 100
Винятковий

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»).

97
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 85 калібровано до 97 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

:probabl.Організація
191 підписник44 публічні репозиторіїз черв. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIskore0.28.05 914550 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 700 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year700
human_commit_share0,86
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 92 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~13,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count92
latest_release_tagskore/0.28.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases13,1
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?

70Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

68Добрий
Як обчислюється оцінка
45.9/60Зірки — 674 зірок
17.9/25Форки — 141 форків
4.7/15Спостерігачі — 8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks141
stars674
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
50.3/80Щомісячні завантаження — 5 914 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesskore
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 914
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?

81Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 25% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 64 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 27 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled64
top_contributor_share0,25

Реактивність на issue та PR

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.6/42Вирішення issue — закрито 90% issue
25.2/30Прийняття PR — злито 1 675/1 992 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 21/26 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs1 675
open_issues130
closed_issues1 121
prs_merged_7d17
prs_decided_7d20
prs_merged_30d32
prs_decided_30d35
issue_closed_ratio0,896
closed_unmerged_prs317
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

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
16.4/25Охоплення власника — 191 підписників у probabl-ai
18.8/25Послужний список — 44 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers191
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginprobabl-ai
public_repos44
account_age_days1 230

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 — 55 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesskore
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — ruff.toml, skore/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://docs.skore.probabl.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata-science, machine-learning, data-analysis, python, scikit-learn, data-visualization, workflow
has_wikiні
homepagehttps://docs.skore.probabl.ai
docs_sitehttps://docs.skore.probabl.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?

82Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2/2.5CI-Tests — 26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 21/26 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 27 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages211
unassessed_packages10
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 211 резолвлених залежностей із OSV. 10 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

79Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 86 з 86 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes2 063

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, sphinx/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — ruff.toml, skore/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 14 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 14 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, sphinx/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,14
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.9/55Керовані розміри файлів — 1/439 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes64 075
source_files_sampled439
oversized_source_files1

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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

674зірок GitHub
64контриб'юторів
700комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
92релізів
3бас-фактор
130відкритих 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:skore@0.28.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 141 ⇿
0Зірки
141Форки
88Релізи

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.

0255075100125150141102024-102025-102026-09
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 8

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 7.8 / 10
7.8сукупно

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 · 2026-10-14 16:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
8CI-Tests26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 21/26 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 27 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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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 17
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIclick—skore/pyproject.toml
PyPIjinja2—skore/pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.4skore/pyproject.toml
PyPImatplotlib—skore/pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.0.1skore/pyproject.toml
PyPInumpy—skore/pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.2skore/pyproject.toml
PyPIpandas—skore/pyproject.toml
PyPIplotly—skore/pyproject.toml
PyPIrich-click>=1.9skore/pyproject.toml
PyPIrich>=14.2skore/pyproject.toml
PyPIscikit-learn—skore/pyproject.toml
PyPIseaborn—skore/pyproject.toml
PyPIskore-skills—skore/pyproject.toml
PyPIskrub>=0.10skore/pyproject.toml
PyPItextual—skore/pyproject.toml
PyPIuuid6>=2025.0.0skore/pyproject.toml
Усі залежності 221

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 30 прямих і 191 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick8.5.0пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIjoblib—пряма
PyPIjoblib1.6.0пряма
PyPImatplotlib3.11.2пряма
PyPInarwhals—пряма
PyPInarwhals2.26.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.3пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpandas3.0.6пряма
PyPIplotly—пряма
PyPIplotly6.9.0пряма
PyPIplotly7.1.0пряма
PyPIrich—пряма
PyPIrich15.0.0пряма
PyPIrich-click—пряма
PyPIrich-click1.9.9пряма
PyPIscikit-learn1.6.1пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIscikit-learn1.8.0пряма
PyPIscikit-learn1.9.1пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIskore-skills0.8.0пряма
PyPIskrub—пряма
PyPIskrub0.11.0пряма
PyPItextual8.2.8пряма
PyPIuuid62025.0.1пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIalembic1.20.0непряма
PyPIaltair6.3.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIast-serialize0.11.2непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbuild1.6.1непряма
PyPIcachetools7.2.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIchoreographer1.4.0непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcontourpy1.4.0непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIcryptography50.0.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdatabricks-sdk0.145.0непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocker7.2.0непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.142.2непряма
PyPIfilelock4.0.8непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-cors6.0.5непряма
PyPIfonttools4.66.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.2.0непряма
PyPIgoogle-auth2.59.1непряма
PyPIgraphene3.4.3непряма
PyPIgraphql-core3.2.13непряма
PyPIgraphql-relay3.2.0непряма
PyPIgunicorn26.2.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuey3.4.0непряма
PyPIidentify2.6.20непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.6.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIkaleido1.4.0непряма
PyPIkeyring—непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlibrt0.16.0непряма
PyPIlinkify-it-py2.2.0непряма
PyPIlogistro2.0.1непряма
PyPImako1.4.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImlflow—непряма
PyPImlflow3.16.1непряма
PyPImlflow-skinny3.16.1непряма
PyPImlflow-tracing3.16.1непряма
PyPImore-itertools11.1.0непряма
PyPImultidict6.9.1непряма
PyPImypy2.3.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.11.0непряма
PyPInumpy-typing-compat20251206.2.4непряма
PyPInumpy-typing-compat20260602.2.5непряма
PyPInumpydoc1.11.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.45.0непряма
PyPIopentelemetry-proto1.45.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.45.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.66b0непряма
PyPIoptype0.17.1непряма
PyPIoptype0.18.0непряма
PyPIorjson3.12.0непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.12.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.44.2непряма
PyPIpolars-runtime-321.44.2непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprettytable3.18.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpropcache0.5.4непряма
PyPIprotobuf6.33.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.4непряма
PyPIpyarrow25.0.1непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.5непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.19.0непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpyproject-hooks1.3.3непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-order1.5.0непряма
PyPIpytest-randomly5.0.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.1непряма
PyPIpython-dotenv1.2.4непряма
PyPIpytz2026.4непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrespx0.23.1непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.1непряма
PyPIscipy-stubs1.17.1.5непряма
PyPIscipy-stubs1.18.1.1непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsimplejson4.1.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIskops0.16.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-autosummary-accessors2025.3.1непряма
PyPIsphinx-click6.2.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-gallery0.22.1непряма
PyPIsphinx-issues6.0.0непряма
PyPIsphinx-tabs3.5.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.1.1непряма
PyPIsqlparse0.6.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.7.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.7.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.4непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.54.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.2непряма
PyPIwcwidth0.9.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.9непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIxdoctest1.3.2непряма
PyPIxgboost-cpu3.4.1непряма
PyPIyarl1.25.1непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 211 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 10 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

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 probabl-ai/skore. Читати поруч →

100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий

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.