Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-01 14:01 UTC

yifanfeng97 / Hyper-Extract

Hypergraph is more powerful. Transform unstructured text into structured knowledge with LLMs. Graphs, hypergraphs, and spatio-temporal extractions — with one command.

PythonВласна ліцензія★ 3 223 зірки⑂ 382 форкиз січ. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#ai#cli#hypergraph#information-extraction#knowledge#knowledge-graph#llm#python#rag#ai-agents

yifanfeng97/Hyper-Extract має індекс здоров’я 84 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (89/100), найнижчий — AI Readiness (55/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

84
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»).

84
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 71 калібровано до 84 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Yifan FengОсобистий обліковий запис
294 підписники46 публічних репозиторіївз жовт. 2015 р.Tsinghua Unviersity

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIhyperextract0.4.02 25570 днів томуfaissknowledge-extractionlangchainllmnlppydanticragsemantic-search

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
18/36Ритм комітів — 26/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 341 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year341
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year26

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 6 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~23,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count6
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases23,8
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?

63Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
56.9/60Зірки — 3 223 зірок
21.5/25Форки — 382 форків
6.8/15Спостерігачі — 18 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks382
stars3 223
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.7/80Щомісячні завантаження — 2 255 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageshyperextract
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 255
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?

66Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
4.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 82% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 10 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,818

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
31.5/42Вирішення issue — закрито 75% issue
26.5/30Прийняття PR — злито 45/51 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs45
open_issues4
closed_issues12
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs6
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

65Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
17.8/25Охоплення власника — 294 підписників у yifanfeng97
24.2/25Послужний список — 46 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers294
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginyifanfeng97
public_repos46
account_age_days3 951
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 — 7 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageshyperextract
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

78Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

64Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai, cli, hypergraph, information-extraction, knowledge, knowledge-graph, llm, python, rag, ai-agents
has_wikiтак
homepagehttps://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
docs_sitehttps://yifanfeng97.github.io/Hyper-Extract/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
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

57Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2/2.5CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

61Помірний
Як обчислюється оцінка
13.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: langchain 1.2.6 (moderate 5.5), python-dotenv 1.2.1 (moderate 6.6), langchain-openai 1.1.7 (low 3.1)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
32.2/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 106 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories120
affected_packages25
assessed_packages149
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 9, moderate 12, low 2
direct_affected_packages3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 149 резолвлених залежностей із OSV. 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.

55Помірний · 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 94 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,969
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 11 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0,11
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/150 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes43 702
source_files_sampled150
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto). Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

3 223зірок GitHub
10контриб'юторів
341комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
6релізів
1бас-фактор
4відкритих 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:hyperextract@0.4.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 382 ⇿
0Зірки
382Форки
3Релізи

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.

0100200300400381382026-042026-062026-07
Мажорні 0Мінорні 2Патчі 1
OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7сукупно

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 · 2026-08-01 14:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 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
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 12
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIfaiss-cpu>=1.13.2pyproject.toml
PyPIlangchain>=1.2.6pyproject.toml
PyPIlangchain-community>=0.4.1pyproject.toml
PyPIlangchain-openai>=1.1.7pyproject.toml
PyPIstructlog>=25.5.0pyproject.toml
PyPIontomem>=0.2.3pyproject.toml
PyPIontosight>=0.1.8pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.1pyproject.toml
PyPIsemhash>=0.4.1pyproject.toml
PyPItyper>=0.13.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0.0pyproject.toml
Усі залежності 149

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 137 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfaiss-cpu1.13.2пряма
PyPIlangchain1.2.6пряма
PyPIlangchain-community0.4.1пряма
PyPIlangchain-openai1.1.7пряма
PyPIontomem0.2.3пряма
PyPIontosight0.1.8пряма
PyPIpython-dotenv1.2.1пряма
PyPIrich14.2.0пряма
PyPIsemhash0.4.1пряма
PyPIstructlog25.5.0пряма
PyPItomli-w1.2.0пряма
PyPItyper0.24.1пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.13.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanthropic0.84.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIattrs25.4.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackrefs6.1непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcryptography46.0.5непряма
PyPIdataclasses-json0.6.7непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocstring-parser0.17.0непряма
PyPIfastapi0.128.4непряма
PyPIfilelock3.20.3непряма
PyPIfiletype1.2.0непряма
PyPIfrozendict2.4.7непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.1.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgoogle-auth2.49.1непряма
PyPIgoogle-genai1.67.0непряма
PyPIgreenlet3.3.0непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.7.1непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-sse0.4.3непряма
PyPIhuggingface-hub0.36.0непряма
PyPIhyperextract0.3.1непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.12.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlangchain-anthropic1.3.5непряма
PyPIlangchain-classic1.0.1непряма
PyPIlangchain-core1.2.19непряма
PyPIlangchain-google-genai4.2.1непряма
PyPIlangchain-text-splitters1.1.0непряма
PyPIlanggraph1.0.5непряма
PyPIlanggraph-checkpoint3.0.1непряма
PyPIlanggraph-prebuilt1.0.5непряма
PyPIlanggraph-sdk0.3.1непряма
PyPIlangsmith0.6.1непряма
PyPImarkdown3.10непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImarshmallow3.26.2непряма
PyPImcp1.29.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike2.1.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.3непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-material9.7.1непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-static-i18n1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.0непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.1непряма
PyPImodel2vec0.7.0непряма
PyPImultidict6.7.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInumpy2.4.1непряма
PyPIopenai2.14.0непряма
PyPIorjson3.11.5непряма
PyPIormsgpack1.12.1непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpathspec1.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.5.1непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIpyasn10.6.2непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpydantic-settings2.12.0непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.20непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpyversity0.1.1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2025.11.3непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIsafetensors0.7.0непряма
PyPIsetuptools80.10.1непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsimsimd6.5.12непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsqlalchemy2.0.45непряма
PyPIsse-starlette3.4.6непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPItenacity9.1.2непряма
PyPItiktoken0.12.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIurllib32.6.2непряма
PyPIusearch2.23.0непряма
PyPIuuid-utils0.12.0непряма
PyPIuvicorn0.40.0непряма
PyPIuvloop0.22.1непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvicinity0.4.3непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwatchfiles1.1.1непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIyarl1.22.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 25

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 149 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 25 мають відомі сповіщення, з них 3 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
aiohttp3.13.3непрямакритична423.14.1
cryptography46.0.5непрямакритична548.0.1
click8.3.1непрямависока18.3.3
langchain-classic1.0.1непрямависока21.0.7
langchain-core1.2.19непрямависока61.3.3
langgraph1.0.5непрямависока21.0.10rc1
langsmith0.6.1непрямависока71.0.7
orjson3.11.5непрямависока13.11.6
pyasn10.6.2непрямависока80.6.4
starlette0.52.1непрямависока101.3.1
urllib32.6.2непрямависока62.7.0
langchain1.2.6прямапомірна21.4.6
python-dotenv1.2.1прямапомірна21.2.2
idna3.11непрямапомірна23.15
langchain-anthropic1.3.5непрямапомірна21.4.6
langchain-text-splitters1.1.0непрямапомірна21.1.2
langgraph-checkpoint3.0.1непрямапомірна44.1.1
langgraph-sdk0.3.1непрямапомірна20.3.15
pydantic-settings2.12.0непрямапомірна12.14.2
pymdown-extensions10.20непрямапомірна311.0.0
pytest9.0.2непрямапомірна29.0.3
requests2.32.5непрямапомірна22.33.0
setuptools80.10.1непрямапомірна283.0.0
langchain-openai1.1.7пряманизька21.1.14
pygments2.19.2непряманизька22.20.0

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 yifanfeng97/Hyper-Extract. Читати поруч →

99langchain-ai/langgraphBuild resilient agents.Винятковий98langchain-ai/langchainThe agent engineering platform.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.Винятковий98mem0ai/mem0Universal memory layer for AI AgentsВинятковий98bytedance/deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.Винятковий98ComposioHQ/composioComposio powers 1000+ toolkits, tool search, context management, authentication, and a sandboxed workbench to help you build AI agents that turn intent into action.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 v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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