Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-30 17:21 UTC

remete618 / widemem-ai

Next-gen AI memory layer with importance scoring, temporal decay, hierarchical memory, and YMYL prioritization

PythonApache-2.0★ 48 зірок⑂ 13 форківз бер. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗

ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаMCP-серверяк це визначено

#ai #ai-memory #anthropic #embeddings #llm #memory #openai #python #rag #vector-search #agent-memory #llm-memory #long-term-memory #mcp #supabase #ai-agent #ai-tools #claude #claude-code #mcp-server

remete618/widemem-ai має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (86/100), найнижчий — Sustainability & Governance (50/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

загалом / 100

Відмінний

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»).

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)

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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

RaduОсобистий обліковий запис

10 підписників21 публічний репозиторійз черв. 2025 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація	Теги
PyPI	widemem-ai	1.5.0	41	4	43 дні тому	agent-memory ai ai-agents anthropic chatbot-memory conversational-memory embeddings faiss llm long-term-memory mem0 memory ollama openai qdrant rag semantic-search vector-search

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

84Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

74Добрий

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 1 дн. тому
9.7/36	Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами
18/18	Обсяг комітів — 139 комітів за останній рік
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

commits_last_year	139
human_commit_share	0,97
days_since_last_push	1
active_weeks_last_year	14

Дисципліна релізів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 4 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 43 дн. тому
27/27	Ритм релізів — реліз кожні ~43,7 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	4
latest_release_tag	v1.5.0
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	43
mean_days_between_releases	43,7

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?

53Помірний · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18	Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5	Кодекс поведінки
0/7.2	Шаблон issue
6.3/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	5
has_contributing	так
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	так
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	так

Впровадження в екосистемі (завантаження)

27У зоні ризику

Як обчислюється оцінка

21.6/80	Щомісячні завантаження — 41 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	widemem-ai
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	41
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?

50Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

18Критичний

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.7/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 93% комітів
6.8/13.5	Широта контриб’юторів — 5 контриб’юторів
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	5
top_contributor_share	0,926

Реактивність на issue та PR

69Добрий

Як обчислюється оцінка

32/42	Вирішення issue — закрито 76% issue
27.9/30	Прийняття PR — злито 66/71 вирішених PR
0/13	Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/16 approved changesets -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

merged_prs	66
open_issues	5
closed_issues	16
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,762
closed_unmerged_prs	5
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

37Слабкий

Як обчислюється оцінка

10/30	Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20	Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
7.5/25	Охоплення власника — 10 підписників у remete618
12.1/25	Послужний список — 21 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.

Використані вхідні дані

followers	10
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	remete618
public_repos	21
account_age_days	426

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 43 дн. тому
12/20	Історія версій — 4 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	widemem-ai
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	43

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	ні

Документація

90Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://widemem.ai
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 20 тем
0/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	ai, ai-memory, anthropic, embeddings, llm, memory, openai, python, rag, vector-search, agent-memory, llm-memory, long-term-memory, mcp, supabase, ai-agent, ai-tools, claude, claude-code, mcp-server
has_wiki	ні
homepage	https://widemem.ai
docs_site	https://widemem.ai
has_readme	так
has_docs_dir	так
has_description	так

Безпека

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

77Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

71Добрий

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5	CI-Tests — 17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 1/16 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Ліцензія — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
1/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5	Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected

Використані вхідні дані

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	7,1

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

35/35	Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25	Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40	Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації

Використані вхідні дані

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	17
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:widemem-ai@1.5.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 17 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.

61Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15	Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 80 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	так
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,825
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

53Помірний

Як обчислюється оцінка

0/18	Розгортання однією командою
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Статична перевірка типів
10/10	Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10	Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8	Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
2/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	так
typed_language	ні
bootstrap_files	—
has_devcontainer	ні
has_linter_config	так
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,03

Читабельність коду для моделей

55Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55	Керовані розміри файлів — 0/118 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	39 883
source_files_sampled	118
oversized_source_files	0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

0/40	Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20	Сервер MCP
40/40	Придатні до запуску приклади — examples

Використані вхідні дані

example_dirs	examples
has_mcp_signal	так
api_schema_files	—
interfaces_expected_of	—

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

48зірок GitHub

5контриб'юторів

139комітів за останні 12 місяців

1днів від останнього пушу

4релізів

1бас-фактор

5відкритих issue

PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 13 ⇿

0Зірки

13Форки

2Релізи

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.

Мажорні 0Мінорні 1Патчі 1

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10

7.1сукупно

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 · 2026-08-30 17:20 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
н/д	Branch-Protection	internal 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
10	CI-Tests	17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 1/16 approved changesets -- score normalized to 0
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
2	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 3

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	pydantic	`>=2.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	openai	`>=1.0,<2`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.24,<3`	pyproject.toml

Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:widemem-ai@1.5.0 тягне 17 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.

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.

27.1/60	Зірки — 48 зірок
9/25	Форки — 13 форків
0/15	Спостерігачі — 1 спостерігачів

forks	13
stars	48
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи