Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-17 05:11 UTC

vprusso / toqito

|toqito> (Theory of Quantum Information Toolkit) is a Python library for research in quantum information theory.

PythonMIT★ 287 зірок⑂ 165 форківз січ. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#quantum-computing#python#quantum-information#matrix-analysis#python-3#physics#quantum#convex-optimization#linear-algebra#quantum-information-science#quantum-information-theory#quantum-physics#quantum-programming#research#nonlocal-game#semidefinite-programming#entanglement#quantum-channels#quantum-measurements#quantum-states

vprusso/toqito має індекс здоров’я 92 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — AI Readiness (45/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

92
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»).

92
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 78 калібровано до 92 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Vincent RussoОсобистий обліковий запис
798 підписників79 публічних репозиторіївз бер. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItoqito1.3.0-263 дні томуquantum-informationquantum-information-theoryquantum-computingquantum-statesquantum-channelsquantum-measurementsentanglementdensity-matricesnonlocal-gamessemidefinite-programmingcvxpynumpy

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

96Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
33.9/36Ритм комітів — 49/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 808 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year808
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 20 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~62,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count20
latest_release_tagv1.3.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases62,2
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?

70Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

64Помірний
Як обчислюється оцінка
39.8/60Зірки — 287 зірок
18.5/25Форки — 165 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks165
stars287
watchers10
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
9.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 58% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 79 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled79
top_contributor_share0,584

Реактивність на issue та PR

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
41.9/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.2/30Прийняття PR — злито 1 117/1 277 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/28 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs1 117
open_issues2
closed_issues588
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,997
closed_unmerged_prs160
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
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
20.9/25Охоплення власника — 798 підписників у vprusso
25/25Послужний список — 79 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers798
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvprusso
public_repos79
account_age_days5 230
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 3 дн. тому
20/20Історія версій — 26 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestoqito
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
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
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://vprusso.github.io/toqito/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsquantum-computing, python, quantum-information, matrix-analysis, python-3, physics, quantum, convex-optimization, linear-algebra, quantum-information-science, quantum-information-theory, quantum-physics, quantum-programming, research, nonlocal-game, semidefinite-programming, entanglement, quantum-channels, quantum-measurements, quantum-states
has_wikiтак
homepagehttps://vprusso.github.io/toqito/
docs_sitehttps://vprusso.github.io/toqito/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 20/28 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 15 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 29 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
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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.

45Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.8/55Керовані розміри файлів — 2/555 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes71 898
source_files_sampled555
oversized_source_files2

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

287зірок GitHub
79контриб'юторів
808комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
20релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-07-17 05:10 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
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 20/28 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 15 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 29 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
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcvxpy>=1.9.0,<2pyproject.toml
PyPImore-itertools>=11.1.0,<12pyproject.toml
PyPInumpy>=2.4.1,<3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.17.1,<2pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.11,<4pyproject.toml
PyPIpicos>=2.6.2pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4,<4.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.11.0,<4pyproject.toml
Усі залежності 136

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 128 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcvxpy1.9.0пряма
PyPImatplotlib3.11.0пряма
PyPImore-itertools11.1.0пряма
PyPInetworkx3.5пряма
PyPInumpy2.4.1пряма
PyPIpicos2.6.2пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscs3.2.11пряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackrefs6.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.2непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2025.8.3непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.3непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.0непряма
PyPIcvxopt1.3.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.17непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIhighspy1.13.1непряма
PyPIidentify2.6.14непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipykernel6.30.1непряма
PyPIipython9.15.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.2непряма
PyPIjsonschema4.25.1непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupytext1.19.1непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPImarkdown3.10.1непряма
PyPImarkdown-exec1.12.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike2.1.4непряма
PyPImistune3.3.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-api-autonav0.4.0непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.3непряма
PyPImkdocs-bibtex4.4.0непряма
PyPImkdocs-gallery0.10.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-jupyter0.25.1непряма
PyPImkdocs-material9.7.1непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.2непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.1непряма
PyPImosek11.2.2непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPIosqp1.0.4непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.4.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.3.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.1.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpybtex0.25.1непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpygments-ansi-color0.3.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.21.3непряма
PyPIpypandoc1.16.2непряма
PyPIpyparsing3.2.5непряма
PyPIpytest9.1.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIresponses0.25.8непряма
PyPIrpds-py0.27.1непряма
PyPIruff0.15.0непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItoqito1.2.0непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPIty0.0.12непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvalidators0.35.0непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvirtualenv20.36.1непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.14непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
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 vprusso/toqito. Читати поруч →

99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий96quantumlib/OpenFermionPython package for compiling and analyzing quantum algorithms to simulate electronic structures.Винятковий99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.Винятковий99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Винятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий96amazon-braket/amazon-braket-sdk-pythonA Python SDK for interacting with quantum devices on Amazon BraketВинятковий

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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.