Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-05 05:16 UTC

teng-lin / notebooklm-py

Unofficial Python API and agentic skill for Google Gemini Notebook. Full programmatic access to NotebookLM's features—including capabilities the web UI doesn't expose—via Python, CLI, and AI agents like Claude Code, Codex, and OpenClaw.

PythonMIT★ 18 463 зірки⑂ 2 478 форківз січ. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#api#claude#python#sdk#skills#google-notebooklm#notebooklm#notebooklm-api#podcast-generator#python-api#agentic-skill#claude-skills#openclaw-skills#notebooklm-skill#gemini-notebook

teng-lin/notebooklm-py має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Sustainability & Governance (62/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

94
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»).

94
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 80 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Teng LinОсобистий обліковий запис
681 підписник8 публічних репозиторіївз квіт. 2011 р.XtalPi Inc.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPInotebooklm-py0.8.0-301 день томуaiapiautomationclientgooglenotebooklmrpc

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

86Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
19.4/36Ритм комітів — 28/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 909 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 909
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year28

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 27 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~3,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count27
latest_release_tagv0.8.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases3,2

Спільнота та впровадження

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

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 18 463 зірок
25/25Форки — 2 478 форків
10.5/15Спостерігачі — 80 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2 478
stars18 463
watchers80
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 28 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled28
top_contributor_share0,959

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
39.5/42Вирішення issue — закрито 94% issue
27.7/30Прийняття PR — злито 1 369/1 483 вирішених PR
5.2/13Newcomer PR acceptance — злито 2/5 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/27 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs1 369
open_issues34
closed_issues536
prs_merged_7d37
prs_decided_7d37
prs_merged_30d50
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,94
closed_unmerged_prs114
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

62Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.4/25Охоплення власника — 681 підписників у teng-lin
18.9/25Послужний список — 8 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers681
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginteng-lin
public_repos8
account_age_days5 587
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 1 дн. тому
20/20Історія версій — 30 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesnotebooklm-py
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 12 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/teng-lin/notebooklm-py
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 15 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsapi, claude, python, sdk, skills, google-notebooklm, notebooklm, notebooklm-api, podcast-generator, python-api, agentic-skill, claude-skills, openclaw-skills, notebooklm-skill, gemini-notebook
has_wikiні
homepagehttps://github.com/teng-lin/notebooklm-py
docs_sitehttps://github.com/teng-lin/notebooklm-py
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

74Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

68Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
0/7.5Code-Review — Found 1/27 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,8

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages123
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 123 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.

90Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 94 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,989
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6 105

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — deploy/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/notebooklm/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 86 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 5 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdeploy/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/notebooklm/py.typed
agent_commit_share0,86
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/notebooklm/py.typed)
53.7/55Керовані розміри файлів — 23/990 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes141 417
source_files_sampled990
oversized_source_files23

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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

18 463зірок GitHub
28контриб'юторів
1 909комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
27релізів
1бас-фактор
34відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:notebooklm-py@0.8.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 2 478 ⇿
0Зірки
2 478Форки
19Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

1 0001 5002 0002 5002 478482026-042026-062026-08
Мажорні 0Мінорні 5Патчі 4
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 · 2026-08-05 05:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/27 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 26 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhttpx>=0.27.0,<0.29pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0,<9pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0,<16pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.13,<4pyproject.toml
Усі залежності 123

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 119 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIfilelock3.25.2пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIrich14.2.0пряма
PyPIaiofile3.11.1непряма
PyPIaiofile3.9.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIauthlib1.7.2непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbeartype0.22.9непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIcachetools7.1.4непряма
PyPIcaio0.9.25непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.13.1непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcurl-cffi0.15.0непряма
PyPIcyclopts4.16.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIemail-validator2.3.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfastapi0.136.3непряма
PyPIfastmcp3.4.2непряма
PyPIfastmcp-slim3.4.2непряма
PyPIgpsoauth2.0.0непряма
PyPIgreenlet3.3.0непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.8.0непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.5.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjoserfc1.7.1непряма
PyPIjsonref1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-path0.5.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIlibrt0.7.7непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkdownify1.2.2непряма
PyPImcp1.29.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImore-itertools11.1.0непряма
PyPImypy1.19.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebooklm-py0.8.0непряма
PyPIopenapi-pydantic0.5.1непряма
PyPIopentelemetry-api1.42.1непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpathable0.6.0непряма
PyPIpathspec1.0.3непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIplaywright1.57.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIpy-key-value-aio0.4.5непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpycryptodomex3.23.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydantic-settings2.14.2непряма
PyPIpyee13.0.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpyperclip1.11.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-httpx0.36.0непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-discovery1.1.3непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich-rst2.0.1непряма
PyPIrookiepy0.5.6непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.5.1непряма
PyPIruff0.16.1непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsse-starlette3.4.4непряма
PyPIstarlette1.3.1непряма
PyPItomli2.3.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIuncalled-for0.3.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.49.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIvcrpy8.2.1непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwrapt2.0.1непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 123 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

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 teng-lin/notebooklm-py. Читати поруч →

99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий98mem0ai/mem0Universal memory layer for AI AgentsВинятковий99microsoft/agent-frameworkA framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET.Винятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98Significant-Gravitas/AutoGPTAutoGPT is the vision of accessible AI for everyone, to use and to build on. Our mission is to provide the tools, so that you can focus on what matters.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий

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.