Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 06:11 UTC

sokrypton / ColabFold

Making Protein folding accessible to all!

Jupyter NotebookMIT★ 2 909 зірок⑂ 744 форкиз лип. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк 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 — Community & Adoption (80/100), найнижчий — Security (32/100). Останнє оновлення було 13 днів 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
752 підписники72 публічні репозиторіїз 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
PyPIcolabfold1.6.27 753857 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

73Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

65Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 13 дн. тому
13.8/36Ритм комітів — 20/52 тижнів із комітами
16.3/18Обсяг комітів — 64 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year64
human_commit_share1
days_since_last_push13
active_weeks_last_year20

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 9 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 57 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_release57
mean_days_between_releases227,2

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
56.2/60Зірки — 2 909 зірок
23.9/25Форки — 744 форків
9.7/15Спостерігачі — 57 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks744
stars2 909
watchers57
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

65Добрий
Як обчислюється оцінка
51.9/80Щомісячні завантаження — 7 753 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagescolabfold
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7 753
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?

66Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 39% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 43 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled43
top_contributor_share0,389

Реактивність на issue та PR

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
18.2/42Вирішення issue — закрито 43% issue
21.2/30Прийняття PR — злито 89/126 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs89
open_issues396
closed_issues304
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,434
closed_unmerged_prs37
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

70Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.7/25Охоплення власника — 752 підписників у sokrypton
25/25Послужний список — 72 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers752
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginsokrypton
public_repos72
account_age_days4 893
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 57 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_publish57

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

72Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.black])
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_configтак
has_precommit_configні

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?

32У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — poetry.lock
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilespoetry.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

60Помірний
Як обчислюється оцінка
15.8/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: biopython 1.82 (moderate 4.9), requests 2.31.0 (moderate 5.6), tqdm 4.66.1 (low 3.9)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
29.4/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 859 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories75
affected_packages12
assessed_packages63
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 5, moderate 4, low 1
direct_affected_packages3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 63 резолвлених залежностей із OSV. 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.

44Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

6Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
5.9/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 11 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,11
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
53.1/55Керовані розміри файлів — 1/29 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes92 433
source_files_sampled29
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 909зірок GitHub
43контриб'юторів
64комітів за останні 12 місяців
13днів від останнього пушу
9релізів
2бас-фактор
396відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Runtime dependency closure could not be resolved from deps.dev ([Errno -5] No address associated with hostname); advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code 0; Skipping github.com/sokrypton/ColabFold: run: RepoClient.LocalPath: error during tarballHandler.setup: internal error: handler.httpClient.Do: Get "https://codeload.github.com/sokrypton/ColabFold/legacy.tar.gz/refs/heads/main": internal error: innerTransport.RoundTrip: internal error: innerTransport.RoundTrip: error in HTTP: dial tcp: lookup codeload.github.com on 127.0.0.11:53: server misbehaving); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 744 ⇿
0Зірки
744Форки
9Релізи

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.

0125250375500625750722182021-072024-022026-09
Мажорні 0Мінорні 4Патчі 4

Кожна точка охоплює 5 днів.

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
Сповіщення про залежності 12

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 63 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 12 мають відомі сповіщення, з них 3 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
black23.12.1непрямакритична426.3.1
pillow10.1.0непрямакритична3212.3.0
certifi2023.11.17непрямависока22024.7.4
click8.1.7непрямависока18.3.3
idna3.6непрямависока43.15
setuptools69.0.3непрямависока683.0.0
urllib32.1.0непрямависока122.7.0
biopython1.82прямапомірна21.87
requests2.31.0прямапомірна62.33.0
fonttools4.47.0непрямапомірна24.60.2
pytest6.2.5непрямапомірна29.0.3
tqdm4.66.1пряманизька24.66.3

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 sokrypton/ColabFold. Читати поруч →

90biopython/biopythonOfficial git repository for Biopython (originally converted from CVS)Відмінний78abhishektiwari/hbatHBAT 2: A Python Package to analyse Hydrogen Bonds and Other Non-covalent Interactions in Macromolecular Structures https://hbat-web.abhishek-tiwari.comДобрий71elkins-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..Добрий71TimoLassmann/kalignA fast multiple sequence alignment program.Добрий65BioPandas/biopandasWorking with molecular structures in pandas DataFramesДобрий41a-r-j/CPDBCython implementation of PDB -> DataFrame parsingСлабкий

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.