Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-14 02:38 UTC

rmax / databrewer

The missing datasets manager. Like hombrew but for datasets. CLI-tool for search and discover datasets!

Python · MakefileMIT★ 41 зірка⑂ 4 форкиз лип. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено
#datasets#data#discovery#command-line#python

rmax/databrewer має індекс здоров’я 29 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Engineering Quality (75/100), найнижчий — Security (13/100). Останнє оновлення було 3395 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

29
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

29
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 39 калібровано до 34 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

R Max EspinozaОсобистий обліковий запис
675 підписників97 публічних репозиторіївз вер. 2008 р.Milence

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdatabrewerвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.1.12033418 днів томуdatabrewer

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

20У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 3 395 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push3 395
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 2 тегів версій (без релізів GitHub)
0/36Свіжість релізів — останній реліз 3 418 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count2
latest_release_tagv0.1.1
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release3 418
mean_days_between_releases0

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

49Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
26/60Зірки — 41 зірок
4/25Форки — 4 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4
stars41
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

39Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

14Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,958

Реактивність на issue та PR

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
12/42Вирішення issue — закрито 29% issue
15/30Прийняття PR — злито 1/2 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs1
open_issues5
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,286
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

69Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.3/25Охоплення власника — 675 підписників у rmax
25/25Послужний список — 97 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~17 р.
Використані вхідні дані
followers675
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrmax
public_repos97
account_age_days6 563
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

75Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

58Помірний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://databrewer.readthedocs.org/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdatasets, data, discovery, command-line, python
has_wikiтак
homepagehttps://databrewer.readthedocs.org/
docs_sitehttps://databrewer.readthedocs.org/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

13Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, requirements-dev.txt, requirements-install.txt, requirements-setup.txt, requirements-tests.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

60Помірний
Як обчислюється оцінка
6.4/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: pyyaml 3.13.0 (critical 9.8), click 6.7.0 (high 7.2)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
28.1/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 3 000 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories5
affected_packages2
assessed_packages17
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages2
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:databrewer@0.1.1 — 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.

38Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

4Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
4.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 2 з 25 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,08
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 25 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/10 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes9 493
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Ключові факти

41зірок GitHub
2контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
3 395днів від останнього пушу
2релізів
1бас-фактор
5відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'databrewer' points at a different repository (https://github.com/rolando/databrewer); excluded from ecosystem scoring
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 4 ⇿
0Зірки
4Форки
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.

1223344412016-072017-092018-10
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 1

Кожна точка охоплює 3 днів.

Усі залежності 20

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 20 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIawesome-slugify—непряма
PyPIbumpversion—непряма
PyPIcheck-manifest—непряма
PyPIclick—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIjsonschema—непряма
PyPIpip-tools—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIsix—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPItoolz—непряма
PyPItox—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItwine—непряма
PyPIwatchdog—непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIwhoosh—непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:databrewer@0.1.1 тягне 17 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 2 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pyyaml3.13.0прямакритична45.4
click6.7.0прямависока18.3.3

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 rmax/databrewer. Читати поруч →

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий97visgl/deck.glWebGL2 powered visualization frameworkВинятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий100deepset-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.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.