Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-29 16:35 UTC

vietanhdev / anylabeling

Effortless AI-assisted data labeling with AI support from YOLO, Segment Anything (SAM+SAM2/2.1+SAM3), MobileSAM!!

PythonGPL-3.0★ 3 464 зірки⑂ 348 форківз квіт. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаДесктопний застосунокБібліотекаяк це визначено
#labeling#labeling-tool#segment-anything#yolov8#auto-labeling#computer-vision#onnx#mobilesam#sam2#segment-anything-2#yolo

vietanhdev/anylabeling має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (50/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
загалом / 100
Відмінний

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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Viet-Anh NGUYENОсобистий обліковий запис
745 підписників159 публічних репозиторіївз квіт. 2016 р.Scopic

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIanylabeling0.4.383 868610 днів томуimage-annotationmachine-learningdeep-learning

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

68Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
4.2/36Ритм комітів — 6/52 тижнів із комітами
12.9/18Обсяг комітів — 26 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year26
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year6

Дисципліна релізів

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~128,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tagv0.4.38
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases128,6

Спільнота та впровадження

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

67Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
57.4/60Зірки — 3 464 зірок
21.2/25Форки — 348 форків
8.1/15Спостерігачі — 30 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks348
stars3 464
watchers30
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesisitmaintained.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
47.8/80Щомісячні завантаження — 3 868 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesanylabeling
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3 868
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 90% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,905

Реактивність на issue та PR

56Помірний
Як обчислюється оцінка
24.1/42Вирішення issue — закрито 57% issue
24.5/30Прийняття PR — злито 58/71 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs58
open_issues68
closed_issues92
prs_merged_7d10
prs_decided_7d10
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,575
closed_unmerged_prs13
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

70Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.7/25Охоплення власника — 745 підписників у vietanhdev
25/25Послужний список — 159 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers745
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvietanhdev
public_repos159
account_age_days3 796
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 61 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesanylabeling
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 15 out of 15 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://anylabeling.nrl.ai
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicslabeling, labeling-tool, segment-anything, yolov8, auto-labeling, computer-vision, onnx, mobilesam, sam2, segment-anything-2, yolo
has_wikiні
homepagehttps://anylabeling.nrl.ai
docs_sitehttps://anylabeling.nrl.ai
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

57Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 15 out of 15 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 — 15 commit(s) and 17 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

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_packages1
unassessed_packages19
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 1 резолвлених залежностей із OSV. 19 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. 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.

50Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

72Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursorrules, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
27.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 51 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,51
agent_instruction_files.cursorrules, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes11 405

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.7/55Керовані розміри файлів — 2/83 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes1 817 943
source_files_sampled83
oversized_source_files2

Ключові факти

3 464зірок GitHub
14контриб'юторів
26комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
1бас-фактор
68відкритих 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:anylabeling@0.4.38; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 348 ⇿
0Зірки
348Форки
27Релізи

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.

0125250375324202023-042024-122026-08
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 26

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

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 · 2026-08-29 16:35 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
10CI-Tests15 out of 15 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 17 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 14
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIimgviz>=2.0.0pyproject.toml
PyPInatsort>=8.4.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIPillow>=11.0.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.2pyproject.toml
PyPItermcolor>=2.4.0pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless>=4.10.0pyproject.toml
PyPIPyQt6>=6.7.0pyproject.toml
PyPIonnx>=1.18.0pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.20.0pyproject.toml
PyPIqimage2ndarray>=1.10.0pyproject.toml
PyPIdarkdetect>=0.8.0pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.24.0pyproject.toml
PyPIosam>=0.4.0pyproject.toml
Усі залежності 20

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 14 прямих і 6 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdarkdetect—пряма
PyPIhuggingface-hub—пряма
PyPIimgviz—пряма
PyPInatsort—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIonnx—пряма
PyPIonnxruntime—пряма
PyPIopencv-python-headless—пряма
PyPIosam—пряма
PyPIpillow—пряма
PyPIpyqt6—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIqimage2ndarray—пряма
PyPItermcolor—пряма
PyPIbuild—непряма
PyPIcoremltools8.3.0непряма
PyPIonnxruntime-gpu—непряма
PyPIpyside6-essentials—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPItwine—непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 1 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 19 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

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 vietanhdev/anylabeling. Читати поруч →

98ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Винятковий92roboflow/inferenceTurn any computer or edge device into a command center for your computer vision projects.Відмінний100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий

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.