Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 20:07 UTC

vanna-ai / vanna

🤖 Chat with your SQL database 📊. Accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using Agentic Retrieval 🔄.

Python · TypeScriptMIT★ 23 825 зірок⑂ 2 476 форківз трав. 2023 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#agent#ai#data-visualization#database#llm#sql#text-to-sql#rag

vanna-ai/vanna має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Community & Adoption (86/100), найнижчий — Vitality (44/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 64 калібровано до 73 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Vanna.AIОрганізація
530 підписників24 публічні репозиторіїз трав. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIvanna2.0.2223 22778191 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

44Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість push — останній push 191 дн. тому
5.5/36Ритм комітів — 8/52 тижнів із комітами
17.8/18Обсяг комітів — 94 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year94
human_commit_share0,9
days_since_last_push191
active_weeks_last_year8

Дисципліна релізів

70Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 78 релізів
16.2/36Свіжість релізів — останній реліз 191 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~51,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count78
latest_release_tagv2.0.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release191
mean_days_between_releases51,9
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?

86Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 23 825 зірок
25/25Форки — 2 476 форків
12.1/15Спостерігачі — 152 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks2 476
stars23 825
watchers152
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.3/80Щомісячні завантаження — 223 227 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesvanna
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads223 227
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?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

39Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
6.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 71% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 70 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled70
top_contributor_share0,714

Реактивність на issue та PR

55Помірний
Як обчислюється оцінка
23.5/42Вирішення issue — закрито 56% issue
24/30Прийняття PR — злито 218/273 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs218
open_issues227
closed_issues288
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,559
closed_unmerged_prs55
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
19.6/25Охоплення власника — 530 підписників у vanna-ai
16.7/25Послужний список — 24 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers530
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginvanna-ai
public_repos24
account_age_days1 196
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
26/35Свіжість публікацій — остання публікація 191 дн. тому
20/20Історія версій — 78 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesvanna
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish191

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

74Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://vanna.ai/docs/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsagent, ai, data-visualization, database, llm, sql, text-to-sql, rag
has_wikiтак
homepagehttps://vanna.ai/docs/
docs_sitehttps://vanna.ai/docs/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

58Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 0 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 11 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
0/7.5Maintained — project is archived
5/5Packaging — packaging workflow detected
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,7
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_packages27
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:vanna@2.0.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 27 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.

47Слабкий · 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 10 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,111
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — tox.ini
11/11Статична перевірка типів — frontends/webcomponent/tsconfig.json, src/vanna/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsfrontends/webcomponent/tsconfig.json, src/vanna/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (frontends/webcomponent/tsconfig.json, src/vanna/py.typed)
54.3/55Керовані розміри файлів — 4/330 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes453 463
source_files_sampled330
oversized_source_files4

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

23 825зірок GitHub
70контриб'юторів
94комітів за останні 12 місяців
191днів від останнього пушу
78релізів
1бас-фактор
227відкритих 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 ★ / 2 476 ⇿
0Зірки
2 476Форки
4Релізи

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 476272025-052025-122026-08
Мажорні 1Мінорні 0Патчі 2

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7сукупно

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 · 2026-08-12 20:07 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
0CI-Tests0 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
10Packagingpackaging workflow detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0pyproject.toml
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIplotly—pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIsqlparse—pyproject.toml
PyPIsqlalchemy—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
Усі залежності 12

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 12 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npm@storybook/addon-actions^8.6.14непряма
npm@storybook/addon-controls^8.6.14непряма
npm@storybook/addon-docs^8.6.14непряма
npm@storybook/addon-essentials^8.6.14непряма
npm@storybook/web-components^8.6.14непряма
npm@storybook/web-components-vite^8.6.14непряма
npm@types/plotly.js-dist-min^2.3.4непряма
npmlit^3.3.1непряма
npmplotly.js-dist-min^3.1.0непряма
npmstorybook^8.6.14непряма
npmtypescript^5.9.2непряма
npmvite^7.1.5непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:vanna@2.0.2 тягне 27 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 vanna-ai/vanna. Читати поруч →

96Canner/WrenAIGenBI (Generative BI) for AI agents, an open-source, governed text-to-SQL through an open context layer that turns natural-language questions into trusted dashboards, charts, and SQL across 20+ data sources, such as BigQuery, Snowflake, PostgreSQL, ClickHouse, Amazon Redshift, Databricks and more.Винятковий98googleapis/mcp-toolboxMCP Toolbox for Databases is an open source MCP server for databases.Винятковий98ModelEngine-Group/nexentNexent is a zero-code platform for auto-generating production-grade AI agents using Harness Engineering principles — unified tools, skills, memory, and orchestration with built-in constraints, feedback loops, and control planes.Винятковий97langgenius/difyBuild Agentic workflows, RAG pipelines, with rich AI model and tool support on one collaborative workspace. Deploy on cloud, VPC, or self-hosted, so teams move from prototype to production without rebuilding the stack.Винятковий100pingcap/tidbTiDB is built for agentic workloads that grow unpredictably, with ACID guarantees and native support for transactions, analytics, and vector search. No data silos. No noisy neighbors. No infrastructure ceiling.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий

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.