Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 23:12 UTC

sktime / pytorch-forecasting

Time series forecasting with PyTorch

PythonMIT★ 4 969 зірок⑂ 885 форківз лип. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗

#pytorch #forecasting #gpu #uncertainty #timeseries-forecasting #pytorch-lightning #deep-learning #neural-networks #timeseries #machine-learning #pandas #python #ai #data-science #temporal #artificial-intelligence #hacktoberfest

sktime/pytorch-forecasting має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (93/100), найнижчий — AI Readiness (60/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

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»).

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

Власність

sktimeОрганізація

343 підписники49 публічних репозиторіївз жовт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація
PyPI	pytorch-forecasting	1.8.0	-	44	49 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

93Винятковий

Як обчислюється оцінка

36/36	Свіжість push — останній push 0 дн. тому
29.1/36	Ритм комітів — 42/52 тижнів із комітами
18/18	Обсяг комітів — 109 комітів за останній рік
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Використані вхідні дані

commits_last_year	109
human_commit_share	0,84
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	42

Дисципліна релізів

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 41 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 49 дн. тому
19.8/27	Ритм релізів — реліз кожні ~72,7 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	41
latest_release_tag	v1.8.0
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	49
mean_days_between_releases	72,7

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

Здоров'я спільноти

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
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	13
has_contributing	так
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	так
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	так

Сталість та врядування

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

68Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

43Слабкий

Як обчислюється оцінка

9/54	Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
10.4/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 54% комітів
13.5/13.5	Широта контриб’юторів — 96 контриб’юторів
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations

Використані вхідні дані

bus_factor	1
contributors_sampled	96
top_contributor_share	0,536

Реактивність на issue та PR

51Помірний

Як обчислюється оцінка

16.7/42	Вирішення issue — закрито 40% issue
24.2/30	Прийняття PR — злито 921/1 142 вирішених PR
0/13	Newcomer PR acceptance — злито 0/2 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 19/25 approved changesets -- score normalized to 7

Використані вхідні дані

merged_prs	921
open_issues	628
closed_issues	416
prs_merged_7d	2
prs_decided_7d	3
prs_merged_30d	5
prs_decided_30d	8
issue_closed_ratio	0,398
closed_unmerged_prs	221
first_time_authors_30d	2
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	2

Власність та опіка

91Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	Підтримка власника — у власності організації
0/20	Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
18.2/25	Охоплення власника — 343 підписників у sktime
24.4/25	Послужний список — 49 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.

Використані вхідні дані

followers	343
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	sktime
public_repos	49
account_age_days	2 498

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

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 49 дн. тому
20/20	Історія версій — 44 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	pytorch-forecasting
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	49

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера
9.6/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	так

Документація

90Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 17 тем
0/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	pytorch, forecasting, gpu, uncertainty, timeseries-forecasting, pytorch-lightning, deep-learning, neural-networks, timeseries, machine-learning, pandas, python, ai, data-science, temporal, artificial-intelligence, hacktoberfest
has_wiki	ні
homepage	https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
docs_site	https://pytorch-forecasting.readthedocs.io/
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?

70Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

64Помірний

Як обчислюється оцінка

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5	CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5	Code-Review — Found 19/25 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5	Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
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 — 28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — немає даних
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
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	6,4

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

Сповіщення про залежності

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

26.6/35	Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: lightning 2.6.5 (unknown)
25/25	Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
40/40	Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не є публічним довше за 90 дн.

Використані вхідні дані

source	osv
advisories	1
affected_packages	1
assessed_packages	29
unassessed_packages	0
affected_by_severity	unknown 1
direct_affected_packages	1

Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pytorch-forecasting@1.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 29 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.

60Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий

Як обчислюється оцінка

0/45	Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
40/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 84 з 84 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

63Помірний

Як обчислюється оцінка

18/18	Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера
0/11	Статична перевірка типів
0/10	Відтворюване середовище
4/10	Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8	Автоматизоване супроводження — 16 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	ні
typed_language	ні
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	ні
has_linter_config	так
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,02
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,16

Читабельність коду для моделей

54Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55	Керовані розміри файлів — 2/232 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	112 539
source_files_sampled	232
oversized_source_files	2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

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

Використані вхідні дані

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	ні
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 969зірок GitHub

96контриб'юторів

109комітів за останні 12 місяців

0днів від останнього пушу

41релізів

1бас-фактор

628відкритих issue

PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 885 ⇿

0Зірки

885Форки

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.

Мажорні 1Мінорні 15Патчі 18

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10

6.4сукупно

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 · 2026-08-12 23:11 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
9	CI-Tests	29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7	Code-Review	Found 19/25 approved changesets -- score normalized to 7
10	Contributors	project has 15 contributing companies or organizations
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	28 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
н/д	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10	Vulnerabilities	0 existing vulnerabilities detected

Прямі залежності 7

Реєстр	Пакет	Обмеження версії	Маніфест
PyPI	numpy	`<=3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	torch	`>=2.0.0,!=2.0.1,<3.0.0`	pyproject.toml
PyPI	lightning	`>=2.0.0, !=2.6.2, != 2.6.3, <2.7.0`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`>=1.8,<2.0`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=1.3.0,<3.1.0`	pyproject.toml
PyPI	scikit-learn	`>=1.2,<2.0`	pyproject.toml
PyPI	scikit-base	`<1.2.0`	pyproject.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.

Реєстр	Пакет	Версія	Зв'язок
PyPI	lightning	`—`	пряма
PyPI	numpy	`—`	пряма
PyPI	pandas	`—`	пряма
PyPI	scikit-base	`—`	пряма
PyPI	scikit-learn	`—`	пряма
PyPI	scipy	`—`	пряма
PyPI	torch	`—`	пряма
PyPI	ipywidgets	`—`	непряма
PyPI	matplotlib	`—`	непряма
PyPI	optuna	`—`	непряма
PyPI	pandoc	`—`	непряма
PyPI	pre-commit	`—`	непряма
PyPI	pydocstyle	`—`	непряма
PyPI	pytest-dotenv	`—`	непряма
PyPI	pytest-github-actions-annotate-failures	`—`	непряма
PyPI	pytorch-optimizer	`—`	непряма
PyPI	setuptools	`—`	непряма
PyPI	sphinx	`—`	непряма
PyPI	tensorboard	`—`	непряма

Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:pytorch-forecasting@1.8.0 тягне 29 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

Пакет	Версія	Зв'язок	Критичність	Сповіщень	Виправлено в
lightning	`2.6.5`	пряма	невідома	1	`2022.6.15`

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.

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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

60/60	Зірки — 4 969 зірок
24.6/25	Форки — 885 форків
8.7/15	Спостерігачі — 38 спостерігачів

forks	885
stars	4 969
watchers	38
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