Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 17:46 UTC

sktime / pytorch-forecasting

Time series forecasting with PyTorch

PythonMIT★ 4 992 зірки⑂ 911 форківз лип. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

sktime/pytorch-forecasting має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — AI Readiness (61/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

95
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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

sktimeОрганізація
351 підписник51 публічний репозиторійз жовт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpytorch-forecasting1.8.0209 2024485 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
30.5/36Ритм комітів — 44/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 118 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year118
human_commit_share0,86
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 41 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 85 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~72,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count41
latest_release_tagv1.8.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release85
mean_days_between_releases72,7
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?

93Винятковий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 4 992 зірок
24.7/25Форки — 911 форків
9/15Спостерігачі — 43 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks911
stars4 992
watchers43
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges13
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

67Добрий · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 53% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 96 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 18 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled96
top_contributor_share0,531
Як обчислюється оцінка
16.8/42Вирішення issue — закрито 40% issue
24.2/30Прийняття PR — злито 939/1 162 вирішених PR
11.1/13Newcomer PR acceptance — злито 6/7 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/23 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs939
open_issues631
closed_issues423
prs_merged_7d5
prs_decided_7d5
prs_merged_30d14
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,401
closed_unmerged_prs223
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d7
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
18.3/25Охоплення власника — 351 підписників у sktime
24.5/25Послужний список — 51 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers351
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginsktime
public_repos51
account_age_days2 534

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 85 дн. тому
20/20Історія версій — 44 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespytorch-forecasting
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish85

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу
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
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 17 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspytorch, forecasting, gpu, uncertainty, timeseries-forecasting, pytorch-lightning, deep-learning, neural-networks, timeseries, machine-learning, pandas, python, ai, data-science, temporal, artificial-intelligence, hacktoberfest
has_wikiні
homepagehttps://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

70Добрий · 16% загального індексу
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 18/23 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 18 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
13.2/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: lightning 2.6.6 (high 7.8)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages56
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pytorch-forecasting@1.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 56 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
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 86 з 86 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 14 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 2/271 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes112 359
source_files_sampled271
oversized_source_files2
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

4 992зірок GitHub
96контриб'юторів
118комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
41релізів
1бас-фактор
631відкритих 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 14 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 911 ⇿
0Зірки
911Форки
34Релізи

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.

02004006008001 000898222020-092023-092026-09
Мажорні 1Мінорні 15Патчі 18

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8сукупно

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 · 2026-09-17 17:46 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
9CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 18/23 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 18 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy<=3.0.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0,!=2.0.1,<3.0.0pyproject.toml
PyPIlightning>=2.0.0, !=2.6.2, != 2.6.3, <2.7.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.8,<2.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.3.0,<3.1.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.2,<2.0pyproject.toml
PyPIscikit-base<1.2.0pyproject.toml
Усі залежності 19

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 12 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIlightning—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIscikit-base—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPItorch—пряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPIoptuna—непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpydocstyle—непряма
PyPIpytest-dotenv—непряма
PyPIpytest-github-actions-annotate-failures—непряма
PyPIpytorch-optimizer—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPItensorboard—непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:pytorch-forecasting@1.8.0 тягне 56 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
lightning2.6.6прямависока12022.6.15

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.

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.