Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-09 14:15 UTC

vprusso / toqito

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

PythonMIT★ 290 зірок⑂ 183 форкиз 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 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (96/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

90
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»).

90
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Vincent RussoОсобистий обліковий запис
803 підписники79 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
PyPItoqito1.3.1-2746 днів 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
34.6/36Ритм комітів — 50/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 789 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year789
human_commit_share0,85
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 21 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 46 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~48,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count21
latest_release_tagv1.3.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release46
mean_days_between_releases48,5

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
39.9/60Зірки — 290 зірок
18.8/25Форки — 183 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks183
stars290
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_badges20
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?

71Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 68% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 93 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled93
top_contributor_share0,68

Реактивність на issue та PR

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
41.8/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.4/30Прийняття PR — злито 1 197/1 360 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 10/10 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs1 197
open_issues3
closed_issues610
prs_merged_7d13
prs_decided_7d14
prs_merged_30d29
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,995
closed_unmerged_prs163
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d10
first_time_prs_decided_30d10

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 — 803 підписників у vprusso
25/25Послужний список — 79 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers803
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvprusso
public_repos79
account_age_days5 284
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 46 дн. тому
20/20Історія версій — 27 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestoqito
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish46

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 — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
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?

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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_packages30
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:toqito@1.3.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 30 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.

58Помірний · 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 85 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 15 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.8/55Керовані розміри файлів — 2/569 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes92 854
source_files_sampled569
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

290зірок GitHub
93контриб'юторів
789комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
21релізів
1бас-фактор
3відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'toqito' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code 0; Skipping github.com/vprusso/toqito: run: internal error: ListCommits:error during graphqlHandler.setup: internal error: githubv4.Query: Something went wrong while executing your query on 2026-09-09T14:15:39Z. Please include `9DB2:1E2E9E:15C932F:1517919:6AA16A03` when reporting this issue.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 183 ⇿
0Зірки
183Форки
20Релізи

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.

0408012016020018392020-042023-062026-09
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 13

Кожна точка охоплює 6 днів.

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 137

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 8 прямих і 129 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
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
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
PyPIipython9.17.0непряма
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
PyPImistune3.3.3непряма
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-material9.7.7непряма
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
PyPIpillow12.3.0непряма
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-extensions11.0.1непряма
PyPIpypandoc1.16.2непряма
PyPIpyparsing3.2.5непряма
PyPIpytest9.1.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
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
PyPIruff0.16.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsparsediffpy0.3.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItoqito1.3.1непряма
PyPItornado6.5.8непряма
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
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:toqito@1.3.1 тягне 30 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 vprusso/toqito. Читати поруч →

99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.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.Винятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.Винятковий99python-pillow/PillowPython Imaging Library (fork)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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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