Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 21:33 UTC

unit8co / darts

A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.

PythonApache-2.0★ 9 491 зірка⑂ 1 022 форкиз вер. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#time-series#forecasting#machine-learning#deep-learning#anomaly-detection#data-science

unit8co/darts має індекс здоров’я 97 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — AI Readiness (63/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

97
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»).

97
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 85 калібровано до 97 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Unit8 SAОрганізація
249 підписників23 публічні репозиторіїз трав. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdarts0.46.1303 2405623 дні томуtime-seriesforecasting

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
26.3/36Ритм комітів — 38/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 185 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year185
human_commit_share0,97
days_since_last_push6
active_weeks_last_year38

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 63 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 23 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count63
latest_release_tag0.46.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release23
mean_days_between_releases23,2
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?

88Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 9 491 зірок
25/25Форки — 1 022 форків
9.9/15Спостерігачі — 62 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 022
stars9 491
watchers62
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 (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
73.1/80Щомісячні завантаження — 303 240 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdarts
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads303 240
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?

81Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 30% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,296

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.6/42Вирішення issue — закрито 90% issue
26.5/30Прийняття PR — злито 1 170/1 327 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 4/4 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/29 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs1 170
open_issues192
closed_issues1 629
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d16
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio0,895
closed_unmerged_prs157
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
17.2/25Охоплення власника — 249 підписників у unit8co
22.1/25Послужний список — 23 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers249
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginunit8co
public_repos23
account_age_days3 001
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 23 дн. тому
20/20Історія версій — 56 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdarts
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish23

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

94Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://unit8co.github.io/darts/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, time-series, forecasting, machine-learning, deep-learning, anomaly-detection, data-science
has_wikiтак
homepagehttps://unit8co.github.io/darts/
docs_sitehttps://unit8co.github.io/darts/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2/2.5CI-Tests — 25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 10/29 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 17 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 — 30 commit(s) and 9 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
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages35
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:darts@0.46.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 35 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.

63Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
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 87 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,897
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.1/55Керовані розміри файлів — 21/300 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes260 595
source_files_sampled300
oversized_source_files21

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, 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

9 491зірок GitHub
99контриб'юторів
185комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
63релізів
2бас-фактор
192відкритих 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 ★ / 1 022 ⇿
0Зірки
1 022Форки
60Релізи

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.

02004006008001 0001 2001 022312020-072023-072026-08
Мажорні 0Мінорні 44Патчі 15

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 21:32 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
8CI-Tests25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 10/29 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 17 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 9 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIholidays>=0.11.1pyproject.toml
PyPIjoblib>=0.16.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.3.0pyproject.toml
PyPInarwhals>=1.25.1pyproject.toml
PyPInfoursid>=1.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpyod>=0.9.5pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.3.2pyproject.toml
PyPIshap>=0.40.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.60.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.0pyproject.toml
PyPIxarray>=0.17.0pyproject.toml
PyPInumba<0.63pyproject.toml
PyPInumba—pyproject.toml
PyPIllvmlite<0.46pyproject.toml
PyPIllvmlite—pyproject.toml
Усі залежності 63

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 18 прямих і 45 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIholidays—пряма
PyPIjoblib—пряма
PyPIllvmlite—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInarwhals—пряма
PyPInfoursid—пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpyod—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIshap—пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIxarray—пряма
PyPIbump-my-version1.3.0непряма
PyPIcatboost—непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIipykernel7.1.0непряма
PyPIipython9.7.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjupyterlab4.6.2непряма
PyPIlightgbm—непряма
PyPIlxml-html-clean0.4.5непряма
PyPImyst-parser5.0.0непряма
PyPInbsphinx0.9.7непряма
PyPIneuralforecast—непряма
PyPInumpydoc1.9.0непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIoptuna—непряма
PyPIpapermill2.6.0непряма
PyPIplotly—непряма
PyPIpolars—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIprophet—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-timeout—непряма
PyPIpytorch-lightning—непряма
PyPIray—непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.6.1непряма
PyPIstatsforecast—непряма
PyPItenacity9.1.2непряма
PyPItensorboardx—непряма
PyPItestfixtures—непряма
PyPItirex-ts—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPIty—непряма
PyPIxgboost—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:darts@0.46.1 тягне 35 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

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 unit8co/darts. Читати поруч →

98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий97Nixtla/statsforecastLightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий

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.