Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 16:21 UTC

sokrypton / ColAbFold

Making Protein folding accessible to all!

Jupyter NotebookMIT★ 2 836 зірок⑂ 732 форкиз лип. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#bioinformatics#multiple-sequence-alignment#protein-structure#structure-prediction

sokrypton/ColAbFold має індекс здоров’я 75 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (80/100), найнижчий — Security (37/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

75
загалом / 100
Добрий

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»).

75
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Sergey OvchinnikovОсобистий обліковий запис
734 підписники61 публічний репозиторійз квіт. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIcolabfold1.6.212 25983 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

78Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
14.5/36Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами
17.3/18Обсяг комітів — 83 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year83
human_commit_share—
days_since_last_push3
active_weeks_last_year21

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 9 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~227,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count9
latest_release_tagv1.6.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases227,2
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?

80Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
56/60Зірки — 2 836 зірок
23.9/25Форки — 732 форків
9.6/15Спостерігачі — 54 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks732
stars2 836
watchers54
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

78Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
54.5/80Щомісячні завантаження — 12 259 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagescolabfold
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads12 259
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?

68Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 39% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 42 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,387

Реактивність на issue та PR

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
18.3/42Вирішення issue — закрито 44% issue
21.3/30Прийняття PR — злито 88/124 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs88
open_issues393
closed_issues304
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,436
closed_unmerged_prs36
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

70Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.6/25Охоплення власника — 734 підписників у sokrypton
25/25Послужний список — 61 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers734
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginsokrypton
public_repos61
account_age_days4 838
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 3 дн. тому
20/20Історія версій — 8 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagescolabfold
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

60Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

60Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsbioinformatics, multiple-sequence-alignment, protein-structure, structure-prediction
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

37Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — no SAST tool detected
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
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. 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.

39Слабкий · 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)

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
53/55Керовані розміри файлів — 1/28 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes91 330
source_files_sampled28
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

2 836зірок GitHub
42контриб'юторів
83комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
9релізів
2бас-фактор
393відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7сукупно

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 16:21 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 17
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIabsl-py^1.0.0pyproject.toml
PyPIjax>=0.5.2,<0.11pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.8.4pyproject.toml
PyPIbiopython<1.86pyproject.toml
PyPInumpy^2.0.2pyproject.toml
PyPIpandas^2.2.2pyproject.toml
PyPIalphafold-colabfold2.3.18pyproject.toml
PyPIrequests^2.26.0pyproject.toml
PyPItqdm^4.62.2pyproject.toml
PyPIappdirs^1.4.4pyproject.toml
PyPIpy3Dmol^2.0.1pyproject.toml
PyPIdm-tree^0.1.9pyproject.toml
PyPIdm-haiku^0.0.16pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata^8.6.1pyproject.toml
PyPIpdbfixer^1.12.0pyproject.toml
PyPIopenmm^8.2.0pyproject.toml
PyPIorjson^3.11.4pyproject.toml
Усі залежності 63

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 17 прямих і 46 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIabsl-py1.4.0пряма
PyPIalphafold-colabfold2.3.18пряма
PyPIappdirs1.4.4пряма
PyPIbiopython1.82пряма
PyPIdm-haiku0.0.16пряма
PyPIdm-tree0.1.9пряма
PyPIimportlib-metadata8.7.0пряма
PyPIjax0.5.3пряма
PyPImatplotlib3.10.5пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIopenmm8.4.0.post2пряма
PyPIorjson3.11.7пряма
PyPIpandas2.3.2пряма
PyPIpdbfixer1.12.0пряма
PyPIpy3dmol2.0.4пряма
PyPIrequests2.31.0пряма
PyPItqdm4.66.1пряма
PyPIatomicwrites1.4.1непряма
PyPIattrs23.1.0непряма
PyPIblack23.12.1непряма
PyPIcertifi2023.11.17непряма
PyPIcharset-normalizer3.3.2непряма
PyPIchex0.1.85непряма
PyPIclick8.1.7непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontextlib221.6.0непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIfonttools4.47.0непряма
PyPIidna3.6непряма
PyPIimmutabledict4.2.1непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIjaxlib0.5.3непряма
PyPIjmp0.0.4непряма
PyPIkiwisolver1.4.5непряма
PyPIlegacy-cgi2.6.4непряма
PyPIml-collections0.1.1непряма
PyPIml-dtypes0.5.3непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPIopt-einsum3.3.0непряма
PyPIpackaging23.2непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpillow10.1.0непряма
PyPIplatformdirs4.1.0непряма
PyPIpluggy1.3.0непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpyparsing3.1.1непряма
PyPIpytest6.2.5непряма
PyPIpython-dateutil2.8.2непряма
PyPIpytz2023.3.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.1непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIsetuptools69.0.3непряма
PyPIsix1.16.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.0.1непряма
PyPItoolz0.12.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIurllib32.1.0непряма
PyPIwrapt1.16.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
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 sokrypton/ColAbFold. Читати поруч →

90biopython/biopythonOfficial git repository for Biopython (originally converted from CVS)Відмінний78elkins/synth-pdbGenerate realistic PDB files with mixed secondary structures for testing, education and bioinformatics tool development. Jupyter Notebook tutorials are available to visualize the concepts..Добрий71elkins-lab/synth-pdbGenerate realistic PDB files with mixed secondary structures for testing, education and bioinformatics tool development. Jupyter Notebook tutorials are available to visualize the concepts..Добрий69abhishektiwari/hbatHBAT 2: A Python Package to analyse Hydrogen Bonds and Other Non-covalent Interactions in Macromolecular Structures https://hbat-web.abhishek-tiwari.comДобрий57BioPandas/biopandasWorking with molecular structures in pandas DataFramesПомірний42JinyuanSun/PymolFoldProtein folding in PymolСлабкий

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 v0.12.0 — повна методологія · вікі метрик.

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