Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-19 21:16 UTC

rekursiv-ai / wesearch

A web research toolkit for agents.

PythonApache-2.0★ 8 зірок⑂ 2 форкиз лип. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#sagent#websearch-agent#wesearch#rekursiv-ai#duckduckgo#mcp#openalex#searxng#semantic-scholar#autoresearch

rekursiv-ai/wesearch має індекс здоров’я 78 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (86/100), найнижчий — AI Readiness (45/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

78
загалом / 100
Добрий

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»).

78
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 67 калібровано до 78 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

rekursiv.aiОрганізація
64 підписники11 публічних репозиторіївз бер. 2026 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIwesearch0.1.139781411 днів томуfetchpapersresearchscrapingsearchweb

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 350 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Використані вхідні дані
commits_last_year350
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 12 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 11 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count12
latest_release_tagv0.1.13
releases_from_tagsні
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases7,9
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?

48Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

14Критичний
Як обчислюється оцінка
13.7/60Зірки — 8 зірок
0/25Форки — 2 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2
stars8
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
39.9/80Щомісячні завантаження — 978 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageswesearch
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads978
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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 92% комітів
4.1/13.5Широта контриб’юторів — 3 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,915

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
29.8/30Прийняття PR — злито 332/334 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs332
open_issues0
closed_issues2
prs_merged_7d33
prs_decided_7d34
prs_merged_30d38
prs_decided_30d39
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

52Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13/25Охоплення власника — 64 підписників у rekursiv-ai
9/25Послужний список — 11 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~0 р.
Використані вхідні дані
followers64
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginrekursiv-ai
public_repos11
account_age_days217

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 11 дн. тому
20/20Історія версій — 14 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageswesearch
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish11

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 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 — 30 out of 30 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://rekursiv.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicssagent, websearch-agent, wesearch, rekursiv-ai, duckduckgo, mcp, openalex, searxng, semantic-scholar, autoresearch
has_wikiтак
homepagehttps://rekursiv.ai
docs_sitehttps://rekursiv.ai
has_readmeтак
has_docs_dirні
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
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file 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_aggregate6,2
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
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_packages35
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:wesearch@0.1.13 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 35 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.

45Слабкий · 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 — намір зазначено у 0 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — wesearch/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configswesearch/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (wesearch/py.typed)
54.2/55Керовані розміри файлів — 2/138 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes121 813
source_files_sampled138
oversized_source_files2

Ключові факти

8зірок GitHub
3контриб'юторів
350комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
12релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 ⇿
0Зірки
2Форки
11Релізи

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.

111222212026-072026-082026-10
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 11
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 · 2026-10-19 21:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 11
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItreekle>=0.2.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIcurl-cffi>=0.15.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPIhtml2text>=2025.4.15pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.2.3pyproject.toml
PyPItrafilatura—pyproject.toml
PyPIzendriver>=0.15.5pyproject.toml
PyPIwrapt—pyproject.toml
PyPIbrotli—pyproject.toml
PyPIzstandard—pyproject.toml
Усі залежності 109

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 98 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeautifulsoup44.15.0пряма
PyPIbrotli1.2.0пряма
PyPIcurl-cffi0.16.3пряма
PyPIdefusedxml0.7.1пряма
PyPIhtml2text2025.4.15пряма
PyPImarkdownify1.2.3пряма
PyPItrafilatura2.3.1пряма
PyPItreekle0.2.0пряма
PyPIwrapt2.5.0пряма
PyPIzendriver0.17.1пряма
PyPIzstandard0.25.0пряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasyncio-atexit1.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbasedpyright1.40.2непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcodespell2.4.3непряма
PyPIcourlan1.4.0непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIcryptography50.0.2непряма
PyPIdateparser1.4.3непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIemoji2.16.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfilelock4.0.12непряма
PyPIgrapheme0.6.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhtmldate1.11.0непряма
PyPIhttpcore22.13.1непряма
PyPIhttpx22.13.1непряма
PyPIhypothesis6.168.5непряма
PyPIidentify2.6.20непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIiniconfig2.3.1непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjustext3.0.2непряма
PyPIlxml6.1.3непряма
PyPIlxml-html-clean0.4.5непряма
PyPIlxml-stubs0.5.1непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImcp2.3.0непряма
PyPImcp-types2.3.0непряма
PyPImss10.2.0непряма
PyPInodeenv1.11.0непряма
PyPInodejs-wheel-binaries24.19.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.45.1непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.12.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.4непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.5непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyjwt2.15.1непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.1непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpytz2026.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.9.29непряма
PyPIrekursiv-ai-typeshed0.1.5непряма
PyPIrekursiv-ai-typings0.1.5непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIruff0.16.10непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsse-starlette3.5.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.7.0непряма
PyPItld0.13.2непряма
PyPItqdm4.70.1непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItruststore0.10.4непряма
PyPIty0.0.85непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzlocal5.4.4непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.54.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.5непряма
PyPIwcwidth0.9.2непряма
PyPIwebsockets17.2непряма
PyPIwesearch0.1.13непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:wesearch@0.1.13 тягне 35 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 rekursiv-ai/wesearch. Читати поруч →

94assafelovic/gpt-researcherAn autonomous agent that conducts deep research on any data using any LLM providersВинятковий100deepset-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.Винятковий97redis/redis-vl-pythonRedis Vector Library (RedisVL) -- the AI-native Python client for Redis.Винятковий94D4Vinci/Scrapling🕷️ An adaptive Web Scraping framework that handles everything from a single request to a full-scale crawl! Don't be shy, join here: https://discord.gg/EMgGbDceNQВинятковий94firecrawl/firecrawlThe context API to search, scrape, and interact with the web at scale. 🔥Винятковий97open-telemetry/opentelemetry-browserOpenTelemetry Browser SDK and instrumentationВинятковий

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.