Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 03:07 UTC

silx-kit / fabio

I/O library for images produced by 2D X-ray detector

PythonВласна ліцензія★ 66 зірок⑂ 55 форківз бер. 2013 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#detector#science

silx-kit/fabio має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (90/100), найнижчий — AI Readiness (52/100). Останнє оновлення було 16 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
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»).

80
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Organization managing the silx projectОрганізація
35 підписників17 публічних репозиторіївз вер. 2015 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIfabio2026.6.075 1003127 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

70Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

66Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 16 дн. тому
9.7/36Ритм комітів — 14/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 185 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year185
human_commit_share—
days_since_last_push16
active_weeks_last_year14

Дисципліна релізів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 26 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 27 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~142,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count26
latest_release_tagv2026.06
releases_from_tagsні
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases142,8

Спільнота та впровадження

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

54Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
29.4/60Зірки — 66 зірок
14.4/25Форки — 55 форків
2.7/15Спостерігачі — 4 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks55
stars66
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
65/80Щомісячні завантаження — 75 100 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfabio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads75 100
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?

70Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 72% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 37 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled37
top_contributor_share0,723

Реактивність на issue та PR

77Добрий
Як обчислюється оцінка
38.1/42Вирішення issue — закрито 91% issue
27.4/30Прийняття PR — злито 317/347 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs317
open_issues29
closed_issues278
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,906
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

78Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
11.2/25Охоплення власника — 35 підписників у silx-kit
21.1/25Послужний список — 17 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers35
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginsilx-kit
public_repos17
account_age_days3 944
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 27 дн. тому
20/20Історія версій — 31 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfabio
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish27

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 6 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

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, detector, science
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 6 out of 6 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate5,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано.

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.

52Помірний · 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 — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — doc/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/150 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes68 714
source_files_sampled150
oversized_source_files1

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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

66зірок GitHub
37контриб'юторів
185комітів за останні 12 місяців
16днів від останнього пушу
26релізів
1бас-фактор
29відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4сукупно

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 · 2026-07-17 03:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal 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
10CI-Tests6 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/6 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
н/дDangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 6
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIh5py—pyproject.toml
PyPIhdf5plugin—pyproject.toml
PyPIlxml—pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
Усі залежності 23

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 17 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfilelock—пряма
PyPIh5py—пряма
PyPIhdf5plugin—пряма
PyPIlxml—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcython—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImeson—непряма
PyPImeson-python—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPIninja—непряма
PyPIpydata-sphinx-theme—непряма
PyPIpyproject-metadata—непряма
PyPIpyqt6—непряма
PyPIpyside6—непряма
PyPIqtpy—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinxcontrib-programoutput—непряма
PyPItomli—непряма
PyPIwheel—непряма
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 silx-kit/fabio. Читати поруч →

100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий98materialsproject/pymatgenPython Materials Genomics (pymatgen) is a robust materials analysis code that defines classes for structures and molecules with support for many electronic structure codes. It powers the Materials Project.Винятковий97modelscope/modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100deepset-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.Винятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.