Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.16.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-20 16:40 UTC

pymc-devs / pymc-extras

Powerful add-ons for PyMC

Jupyter NotebookВласна ліцензія★ 142 зірки⑂ 86 форківз груд. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#analytics#bayesian-statistics#modeling#python

pymc-devs/pymc-extras має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — AI Readiness (52/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

95
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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PyMCОрганізація
619 підписників44 публічні репозиторіїз трав. 2009 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpymc-extras0.13.1211 082250 днів томуbayesianmachine-learningmcmcprobabilitysamplingstatistics

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
24.2/36Ритм комітів — 35/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 115 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year115
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year35

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 47 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~16,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count47
latest_release_tagv0.13.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases16,6
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?

73Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

58Помірний
Як обчислюється оцінка
34.9/60Зірки — 142 зірок
16.1/25Форки — 86 форків
6.7/15Спостерігачі — 17 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks86
stars142
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

79Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71/80Щомісячні завантаження — 211 082 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespymc-extras
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads211 082
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?

85Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 28% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 40 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled40
top_contributor_share0,276

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
25.2/42Вирішення issue — закрито 60% issue
25.3/30Прийняття PR — злито 331/392 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs331
open_issues103
closed_issues155
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,601
closed_unmerged_prs61
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
20.1/25Охоплення власника — 619 підписників у pymc-devs
24/25Послужний список — 44 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~17 р.
Використані вхідні дані
followers619
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpymc-devs
public_repos44
account_age_days6 285
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 — 25 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespymc-extras
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 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_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.pymc.io/projects/extras/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsanalytics, bayesian-statistics, modeling, python
has_wikiтак
homepagehttps://www.pymc.io/projects/extras/
docs_sitehttps://www.pymc.io/projects/extras/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

61Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 16 out of 16 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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 — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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.

52Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 1/189 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes118 750
source_files_sampled189
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 — 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

142зірок GitHub
40контриб'юторів
115комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
47релізів
3бас-фактор
103відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • deps.dev does not index pypi:pymc-extras@0.13.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Докладніше

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1сукупно

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 · 2026-07-20 16:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpymc>=6.1.0,<6.2pyproject.toml
PyPIpytensor>=3.1.3,<3.2pyproject.toml
PyPIarviz>=1.1pyproject.toml
PyPIbetter-optimize>=0.4.2,<1.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpreliz>=0.26.0,<0.27.0pyproject.toml
PyPImatplotlib<3.11pyproject.toml
Усі залежності 13

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 6 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIarviz—пряма
PyPIbetter-optimize—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPIpreliz—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpymc—пряма
PyPIpytensor—пряма
PyPIblackjax—непряма
PyPIdask—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPIpymc-sphinx-theme—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIsphinx—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 pymc-devs/pymc-extras. Читати поруч →

100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий99mne-tools/mne-pythonMNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) in PythonВинятковий98Nixtla/statsforecastLightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий

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 v0.16.0 — повна методологія · вікі метрик.

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