Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-19 04:52 UTC

qdrant / qdrant-client

Python client for Qdrant vector search engine

PythonApache-2.0★ 1 374 зірки⑂ 353 форкиз лют. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипМережевий сервісБібліотекаяк це визначено
#qdrant#vector-database#vector-search#vector-search-engine

qdrant/qdrant-client має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — AI Readiness (63/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

94
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»).

94
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 80 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

QdrantОрганізація · підтверджений домен
1 844 підписники132 публічні репозиторіїз жовт. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIqdrant-client1.19.112 034 96012632 дні томуvectorsearchneuralmatchingclient

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

87Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
18.7/36Ритм комітів — 27/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 118 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year118
human_commit_share0,94
days_since_last_push1
active_weeks_last_year27

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 57 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 32 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~45,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count57
latest_release_tagv1.19.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release32
mean_days_between_releases45,7
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?

76Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

77Добрий
Як обчислюється оцінка
50.9/60Зірки — 1 374 зірок
21.2/25Форки — 353 форків
4.7/15Спостерігачі — 8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks353
stars1 374
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

57Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 12 034 960 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesqdrant-client
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads12 034 960
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?

79Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 43% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 73 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled73
top_contributor_share0,427

Реактивність на issue та PR

64Помірний
Як обчислюється оцінка
32.6/42Вирішення issue — закрито 78% issue
22.9/30Прийняття PR — злито 668/875 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 6/9 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs668
open_issues126
closed_issues436
prs_merged_7d24
prs_decided_7d32
prs_merged_30d47
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,776
closed_unmerged_prs207
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d9

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
23.5/25Охоплення власника — 1 844 підписників у qdrant
25/25Послужний список — 132 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers1 844
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginqdrant
public_repos132
account_age_days2 183

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 32 дн. тому
20/20Історія версій — 126 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesqdrant-client
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish32

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://qdrant.tech
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsqdrant, vector-database, vector-search, vector-search-engine
has_wikiтак
homepagehttps://qdrant.tech
docs_sitehttps://qdrant.tech
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

64Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 13 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SAST — no SAST tool detected
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
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, CI-Tests, 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
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_packages19
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:qdrant-client@1.19.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 19 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.

63Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://qdrant.tech/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 87 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://qdrant.tech/llms.txt
legible_history_share0,926
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.isort])
11/11Статична перевірка типів — mypy.ini, qdrant_client/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 6 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmypy.ini, qdrant_client/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

Читабельність коду для моделей

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (mypy.ini, qdrant_client/py.typed)
51.5/55Керовані розміри файлів — 13/204 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes229 982
source_files_sampled204
oversized_source_files13

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — qdrant_client/proto/collections.proto, qdrant_client/proto/collections_service.proto, qdrant_client/proto/json_with_int.proto, qdrant_client/proto/points.proto, qdrant_client/proto/points_service.proto, qdrant_client/proto/qdrant.proto, qdrant_client/proto/qdrant_common.proto, qdrant_client/proto/snapshots_service.proto
0/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalні
api_schema_filesqdrant_client/proto/collections.proto, qdrant_client/proto/collections_service.proto, qdrant_client/proto/json_with_int.proto, qdrant_client/proto/points.proto, qdrant_client/proto/points_service.proto, qdrant_client/proto/qdrant.proto, qdrant_client/proto/qdrant_common.proto, qdrant_client/proto/snapshots_service.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

1 374зірок GitHub
73контриб'юторів
118комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
57релізів
2бас-фактор
126відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 27 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 353 ⇿
0Зірки
353Форки
53Релізи

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.

0125250375353132021-092024-032026-10
Мажорні 0Мінорні 22Патчі 31

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-10-19 04:52 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
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 13 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhttpx>=0.20.0pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10.8,!=2.0.*,!=2.1.*,!=2.2.0pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.41.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=3.20.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26.14,<3pyproject.toml
PyPIportalocker>=2.7.0,<4.0pyproject.toml
PyPIfastembed—pyproject.toml
PyPIfastembed-gpu—pyproject.toml
Усі залежності 73

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 9 прямих і 64 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfastembed0.8.0пряма
PyPIfastembed-gpu0.8.0пряма
PyPIgrpcio1.84.0пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIportalocker3.2.0пряма
PyPIprotobuf7.36.1пряма
PyPIpydantic2.13.5пряма
PyPIurllib32.8.0пряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIautoflake2.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoloredlogs15.0.1непряма
PyPIcoverage7.16.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.32.7непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfsspec2026.7.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.4.1непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhpack4.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhuggingface-hub1.31.0непряма
PyPIhumanfriendly10.0непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPIloguru0.7.2непряма
PyPImmh35.3.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImypy1.20.2непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIonnxruntime1.23.2непряма
PyPIonnxruntime-gpu1.23.2непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIpy-rust-stemmers0.1.8непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpyreadline33.5.6непряма
PyPIpyright1.1.414непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-asyncio0.23.8непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpython-discovery1.6.0непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIruff0.4.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItokenizers0.23.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItqdm4.70.1непряма
PyPItypes-protobuf4.25.0.20240417непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPIvirtualenv21.7.10непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:qdrant-client@1.19.1 тягне 19 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 qdrant/qdrant-client. Читати поруч →

93qdrant/fastembedFast, Accurate, Lightweight Python library to make State of the Art EmbeddingВинятковий92infino-ai/infinoEmbedded retrieval library built on Parquet. Fast, efficient, and scalable.Відмінний92qdrant/qdrantQdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/Відмінний96vespa-engine/vespaThe AI search platformВинятковий98weaviate/weaviateWeaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filtering with the fault tolerance and scalability of a cloud-native database​.Винятковий98lancedb/lancedbDeveloper-friendly OSS embedded retrieval library for multimodal AI. Search More; Manage Less.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.