Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 02:42 UTC

weaveworks / grafanalib

Python library for building Grafana dashboards

PythonApache-2.0★ 1 971 зірка⑂ 322 форкиз груд. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

weaveworks/grafanalib має індекс здоров’я 69 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Community & Adoption (84/100), найнижчий — Vitality (26/100). Останнє оновлення було 247 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

69
загалом / 100
Добрий

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»).

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

Власність

WeaveworksОрганізація
432 підписники147 публічних репозиторіївз лист. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIgrafanalib0.7.1-26943 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

26У зоні ризику · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість pushостанній push 247 дн. тому
0.7/36Ритм комітів1/52 тижнів із комітами
2.7/18Обсяг комітів1 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedнемає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year1
human_commit_share0,67
days_since_last_push247
active_weeks_last_year1
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 16 релізів
0/36Свіжість релізівостанній реліз 943 дн. тому
19.8/27Ритм релізівреліз кожні ~112,2 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count16
latest_release_tagv0.7.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release943
mean_days_between_releases112,2

Спільнота та впровадження

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

84Відмінний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
53.4/60Зірки1 971 зірок
20.9/25Форки322 форків
9.7/15Спостерігачі56 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks322
stars1 971
watchers56
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges1
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesreadthedocs.org
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

80Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-факторна 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.1/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 19% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsнемає даних
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled99
top_contributor_share0,194
Як обчислюється оцінка
27.5/42Вирішення issueзакрито 65% issue
25.3/30Прийняття PRзлито 412/489 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptanceза 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewнемає даних
Використані вхідні дані
merged_prs412
open_issues64
closed_issues121
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,654
closed_unmerged_prs77
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.
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
0/20Верифікований доменстатус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
19/25Охоплення власника432 підписників у weaveworks
25/25Послужний список147 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers432
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginweaveworks
public_repos147
account_age_days4 276
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікаційостання публікація 943 дн. тому
20/20Історія версій26 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgrafanalib
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish943

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера.flake8, tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testsнемає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми4 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgrafana, monitoring, edsl, dashboards
has_wikiні
homepage
docs_site
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsdocs/requirements.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщеньжодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщеньжодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщеньжодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
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:grafanalib@0.7.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 1 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.

62Помірний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентівнемає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 64 з 67 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,955
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командоюMakefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера.flake8, tox.ini
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентамисеред останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження33 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesнемає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,33
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований кодPython без конфігурації перевірки типів
53.5/55Керовані розміри файлів1/37 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes166 927
source_files_sampled37
oversized_source_files1
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCPне застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску прикладиexamples
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

1 971зірок GitHub
99контриб'юторів
1комітів за останні 12 місяців
247днів від останнього пушу
16релізів
4бас-фактор
64відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 322 ⇿
0Зірки
322Форки
16Релізи

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.

012525037530562016-122021-102026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 14

Кожна точка охоплює 9 днів.

Усі залежності 6

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 6 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIattrsнепряма
PyPIflake8непряма
PyPIpytestнепряма
PyPIsphinx7.4.7непряма
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0непряма
PyPItoxнепряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:grafanalib@0.7.1 тягне 1 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.

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 статистикаPyPI.