Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 15:32 UTC

roboflow / supervision

We write your reusable computer vision tools. 💜

PythonMIT★ 50 775 зірок⑂ 4 825 форківз лист. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#computer-vision#image-processing#python#yolo#instance-segmentation#object-detection#tracking#video-processing#coco#pascal-voc#deep-learning#metrics#machine-learning#pytorch#tensorflow#classification#oriented-bounding-box#low-code#hacktoberfest

roboflow/supervision має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (97/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

96
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»).

96
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 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

RoboflowОрганізація · підтверджений домен
5 350 підписників170 публічних репозиторіївз лип. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIsupervision0.30.41 358 4251080 днів томуaideep-learningdlmachine-learningmlroboflowvision

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

97Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
31.2/36Ритм комітів — 45/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 641 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year641
human_commit_share0,91
days_since_last_push0
active_weeks_last_year45

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 44 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~20,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count44
latest_release_tag0.30.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases20,8

Спільнота та впровадження

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

97Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 50 775 зірок
25/25Форки — 4 825 форків
13.9/15Спостерігачі — 314 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4 825
stars50 775
watchers314
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 358 425 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagessupervision
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 358 425
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?

83Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,339

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
39/42Вирішення issue — закрито 93% issue
25.5/30Прийняття PR — злито 1 460/1 721 вирішених PR
3.2/13Newcomer PR acceptance — злито 2/8 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs1 460
open_issues40
closed_issues514
prs_merged_7d29
prs_decided_7d37
prs_merged_30d44
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,928
closed_unmerged_prs261
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 5 350 підписників у roboflow
25/25Послужний список — 170 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers5 350
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginroboflow
public_repos170
account_age_days2 616

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

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 13 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
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

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://supervision.roboflow.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 19 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicscomputer-vision, image-processing, python, yolo, instance-segmentation, object-detection, tracking, video-processing, coco, pascal-voc, deep-learning, metrics, machine-learning, pytorch, tensorflow, classification, oriented-bounding-box, low-code, hacktoberfest
has_wikiні
homepagehttps://supervision.roboflow.com
docs_sitehttps://supervision.roboflow.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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
advisories42
affected_packages6
assessed_packages208
unassessed_packages11
affected_by_severitycritical 1, high 3, moderate 1, low 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 208 резолвлених залежностей із OSV. 11 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. 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.

89Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt наявний
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 90 з 91 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share0,989
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8 264

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Статична перевірка типів — src/supervision/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 58 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 7 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/supervision/py.typed
agent_commit_share0,58
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,07

Читабельність коду для моделей

79Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/supervision/py.typed)
52/55Керовані розміри файлів — 14/254 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes134 997
source_files_sampled254
oversized_source_files14

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

50 775зірок GitHub
97контриб'юторів
641комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
44релізів
2бас-фактор
40відкритих 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 26 authors (cap 12)
  • pypi download statistics for 'supervision' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for supervision carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • deps.dev does not index pypi:supervision@0.30.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 4 825 ⇿
0Зірки
4 825Форки
7Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

3 5004 0004 5005 0004 825492026-062026-072026-09
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 4
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIav>=14.2pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21.2pyproject.toml
PyPIpillow>=9.4pyproject.toml
PyPIpydeprecate>=0.9,<0.13pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3pyproject.toml
PyPIrequests>=2.26pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10pyproject.toml
PyPItqdm>=4.62.3pyproject.toml
Усі залежності 219

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 15 прямих і 204 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIav17.1.0пряма
PyPIav18.0.0пряма
PyPIdefusedxml0.7.1пряма
PyPImatplotlib3.10.3пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPInumpy2.3.1пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpydeprecate0.9.0пряма
PyPIpyyaml6.0.2пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.33.0пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIscipy1.16.0пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIaffine2.4.0непряма
PyPIanyio4.9.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbackrefs5.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIbuild1.2.2.post1непряма
PyPIcachetools6.1.0непряма
PyPIcairocffi1.7.1непряма
PyPIcairosvg2.8.2непряма
PyPIcertifi2025.7.9непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIchardet5.2.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick-plugins1.1.1.2непряма
PyPIcligj0.7.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoverage7.13.1непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcssselect20.8.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.14непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistlib0.3.9непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.0непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIgdown—непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.54непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIid1.5.0непряма
PyPIidentify2.6.16непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIinference—непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipykernel6.29.5непряма
PyPIipython8.37.0непряма
PyPIipython9.4.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.0.1непряма
PyPIjaraco-functools4.2.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.12.0непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.24.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.5непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.5.10непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIjupytext1.17.2непряма
PyPIkeyring25.6.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.8непряма
PyPImarkdown3.8.2непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.4.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike2.1.3непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.2непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-git-committers-plugin-22.5.0непряма
PyPImkdocs-git-revision-date-localized-plugin1.4.7непряма
PyPImkdocs-jupyter0.25.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.4непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.5непряма
PyPImore-itertools10.7.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInh30.2.21непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.5.6непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.1непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprometheus-client0.22.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpyproject-api1.9.1непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger3.3.0непряма
PyPIpytubefix—непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpywinpty2.0.15непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.0.0непряма
PyPIrasterio1.4.4непряма
PyPIrasterio1.5.0непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfdetr—непряма
PyPIrich14.0.0непряма
PyPIrpds-py0.26.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIsecretstorage3.3.3непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.2непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsuper-gradients3.5.0непряма
PyPIsupervision—непряма
PyPIsupervision0.31.0.dev0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItox4.27.0непряма
PyPItrackers—непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItwine6.1.0непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20250708непряма
PyPItypes-requests2.33.0.20260518непряма
PyPItypes-tqdm4.68.0.20260608непряма
PyPItyping-extensions4.14.1непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIultralytics—непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwheel0.46.2непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIyt-dlp—непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 6

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 208 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 6 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 11 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
gitpython3.1.54непрямакритична333.1.60
cairosvg2.8.2непрямависока22.9.0
click8.1.8непрямависока18.3.3
jaraco-context6.0.1непрямависока26.1.0
setuptools80.9.0непрямапомірна283.0.0
pygments2.19.2непряманизька22.20.0

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 roboflow/supervision. Читати поруч →

99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.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.