Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 13:46 UTC

qiboteam / qibo

A full-stack framework for quantum computing.

PythonApache-2.0★ 366 зірок⑂ 105 форківз лют. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#quantum#quantum-circuit#quantum-computing#quantum-algorithms#gpu#quantum-annealing

qiboteam/qibo має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — AI Readiness (50/100). Останнє оновлення — сьогодні. 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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

qiboteamОрганізація
100 підписників44 публічні репозиторіїз січ. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIqibo0.3.620 123560 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
33.9/36Ритм комітів — 49/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 637 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 637
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 57 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~43,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count57
latest_release_tagv0.3.6
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases43,3
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?

70Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

66Добрий
Як обчислюється оцінка
41.6/60Зірки — 366 зірок
16.8/25Форки — 105 форків
8/15Спостерігачі — 29 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks105
stars366
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

72Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
57.4/80Щомісячні завантаження — 20 123 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesqibo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20 123
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?

78Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 32% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 61 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled61
top_contributor_share0,317

Реактивність на issue та PR

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.4/42Вирішення issue — закрито 92% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 1 188/1 310 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 2/3 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs1 188
open_issues53
closed_issues570
prs_merged_7d39
prs_decided_7d41
prs_merged_30d54
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,915
closed_unmerged_prs122
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.4/25Охоплення власника — 100 підписників у qiboteam
24/25Послужний список — 44 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers100
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginqiboteam
public_repos44
account_age_days2 458

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

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://qibo.science
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquantum, quantum-circuit, quantum-computing, quantum-algorithms, gpu, quantum-annealing
has_wikiні
homepagehttps://qibo.science
docs_sitehttps://qibo.science
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

62Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 14 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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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_aggregate6,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, 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_packages178
unassessed_packages0
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 178 резолвлених залежностей із OSV. 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.

50Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

8Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
8.1/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 15 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,152
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — doc/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Nix, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixтак
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53/55Керовані розміри файлів — 9/251 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes143 192
source_files_sampled251
oversized_source_files9

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

366зірок GitHub
61контриб'юторів
1 637комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
57релізів
2бас-фактор
53відкритих 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:qibo@0.3.6; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 105 ⇿
0Зірки
105Форки
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.

02040608010012010152020-082023-092026-10
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 43

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2сукупно

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 13:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 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 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 14 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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPIsympy>=1.13.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.2.1,<4.0.0pyproject.toml
PyPIcma>=4.0.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.4.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPIoptuna>=4.2.1,<5.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIopenqasm3>=1.0.1,<2.0.0pyproject.toml
Усі залежності 178

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 167 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcma4.5.0пряма
PyPIjoblib1.6.0пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPInetworkx3.7пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIopenqasm31.0.1пряма
PyPIoptuna4.9.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.1пряма
PyPIsympy1.14.0пряма
PyPItabulate0.10.0пряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIalembic1.20.0непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIastpretty3.0.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.12.0непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcommonmark0.9.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcontourpy1.4.0непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIcuda-quantum-cu130.16.0.post1непряма
PyPIcudaq0.16.0.post1непряма
PyPIcudaq-logical0.1.1.post1непряма
PyPIcudensitymat-cu110.0.5непряма
PyPIcudensitymat-cu120.0.5непряма
PyPIcudensitymat-cu130.6.0непряма
PyPIcupy-cuda11x13.6.0непряма
PyPIcupy-cuda12x13.6.0непряма
PyPIcupy-cuda13x13.6.0непряма
PyPIcuquantum-python-cu1124.11.0непряма
PyPIcuquantum-python-cu1224.11.0непряма
PyPIcustatevec-cu111.9.0.post0непряма
PyPIcustatevec-cu121.15.0непряма
PyPIcustatevec-cu131.14.0непряма
PyPIcutensor-cu112.2.0непряма
PyPIcutensor-cu122.8.1непряма
PyPIcutensor-cu132.8.1непряма
PyPIcutensornet-cu112.8.0непряма
PyPIcutensornet-cu122.14.0непряма
PyPIcutensornet-cu132.13.0непряма
PyPIcvxpy1.9.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.22непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdocutils0.19непряма
PyPIexecuting2.3.0непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfastrlock0.8.3непряма
PyPIfonttools4.66.1непряма
PyPIfuro2022.12.7непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.1непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIjedi0.20.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPIllvmlite0.44.0непряма
PyPImako1.4.3непряма
PyPImarkdown3.11непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.2непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInbsphinx0.8.12непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInumba0.61.2непряма
PyPInvidia-cublas13.8.1.7непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.4.92непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.4.92непряма
PyPInvidia-curand10.4.4.72непряма
PyPInvidia-cusolver12.3.4.7непряма
PyPInvidia-cusparse12.8.6.72непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.4.92непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas3.0.6непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.13.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil5.9.8непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.4непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.11непряма
PyPIpydantic2.11.1непряма
PyPIpydantic-core2.33.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpygridsynth2.0.0непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpyqasm1.0.4непряма
PyPIpyqir0.10.9непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqbraid0.10.2непряма
PyPIqbraid-core0.1.50непряма
PyPIqbraid-qir0.5.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIqibo0.3.6непряма
PyPIqibojit0.1.17непряма
PyPIqiskit2.5.2непряма
PyPIqulacs0.6.14непряма
PyPIrecommonmark0.7.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIruff0.16.10непряма
PyPIrustworkx0.18.1непряма
PyPIscs3.3.1непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsoupsieve3.0.3непряма
PyPIsparsediffpy0.6.1непряма
PyPIsphinx6.2.1непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-markdown-tables0.0.17непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.5.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.1.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstevedore5.9.1непряма
PyPIstim1.16.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.5.0непряма
PyPItornado6.5.10непряма
PyPItqdm4.70.1непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.5непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIwcwidth0.9.2непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 178 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

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 qiboteam/qibo. Читати поруч →

99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий96quantumlib/OpenFermionPython package for compiling and analyzing quantum algorithms to simulate electronic structures.Винятковий99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.Винятковий87QoroQuantum/diviA Python library to automate generating, parallelizing, and executing quantum programs.Відмінний86anulum/scpn-quantum-controlEvidence-governed quantum simulation of coupled-oscillator synchronisation — Kuramoto–XY workloads on Superconducting Computers, raw counts + hash-bound result packs, preregistered protocols.Відмінний77tensorcircuit/tensorcircuit-ngNext-gen AI-native tensor-network-based quantum software frameworkДобрий

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.