Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 14:28 UTC

yu-iskw / dbt-artifacts-parser

A dbt artifacts parser in python

PythonApache-2.0★ 116 зірок⑂ 26 форківз бер. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#dbt#python#dbt-artifacts#parser#python-package#pypi-package

yu-iskw/dbt-artifacts-parser має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — AI Readiness (88/100), найнижчий — Sustainability & Governance (60/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Yu IshikawaОсобистий обліковий запис
298 підписників331 публічний репозиторійз бер. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdbt-artifacts-parser0.15.0265 4223226 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

85Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
16.6/18Обсяг комітів — 69 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year69
human_commit_share0,56
days_since_last_push2
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 31 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 26 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~48,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count31
latest_release_tagv0.15.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release26
mean_days_between_releases48,1
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?

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
33.4/60Зірки — 116 зірок
11.7/25Форки — 26 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks26
stars116
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
72.3/80Щомісячні завантаження — 265 422 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdbt-artifacts-parser
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads265 422
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

25У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 88% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,885

Реактивність на issue та PR

62Помірний
Як обчислюється оцінка
32/42Вирішення issue — закрито 76% issue
22/30Прийняття PR — злито 183/249 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/20 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs183
open_issues5
closed_issues16
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d4
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,762
closed_unmerged_prs66
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

66Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
17.8/25Охоплення власника — 298 підписників у yu-iskw
25/25Послужний список — 331 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers298
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginyu-iskw
public_repos331
account_age_days5 291
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 26 дн. тому
20/20Історія версій — 32 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdbt-artifacts-parser
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish26

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

85Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff])
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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pypi.org/project/dbt-artifacts-parser/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdbt, python, dbt-artifacts, parser, python-package, pypi-package
has_wikiтак
homepagehttps://pypi.org/project/dbt-artifacts-parser/
docs_sitehttps://pypi.org/project/dbt-artifacts-parser/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

54Помірний
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
0/7.5Code-Review — Found 1/20 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 — 11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. 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_packages5
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:dbt-artifacts-parser@0.15.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 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.

88Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 55 з 56 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,982
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes2 620

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — dbt_artifacts_parser/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 7 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 37 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsdbt_artifacts_parser/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,37

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (dbt_artifacts_parser/py.typed)
53.6/55Керовані розміри файлів — 1/39 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes195 127
source_files_sampled39
oversized_source_files1

Ключові факти

116зірок GitHub
14контриб'юторів
69комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
31релізів
1бас-фактор
5відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 26 ⇿
0Зірки
26Форки
26Релізи

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.

05101520252512022-032024-042026-05
Мажорні 0Мінорні 11Патчі 13

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4сукупно

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 · 2026-09-05 14:27 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
0Code-ReviewFound 1/20 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.12,<3.0pyproject.toml
Усі залежності 54

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 1 прямих і 53 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIargcomplete3.6.3непряма
PyPIast-serialize0.8.0непряма
PyPIastroid4.0.4непряма
PyPIblack26.3.1непряма
PyPIbuild1.5.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIclick8.3.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIdatamodel-code-generator0.72.2непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIgenson1.3.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIinflect7.5.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIisort8.0.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIlibrt0.15.0непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImore-itertools11.0.2непряма
PyPImypy2.3.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpdoc30.11.6непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpylint4.0.5непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpython-discovery1.3.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIruff0.16.4непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomlkit0.14.0непряма
PyPItypeguard4.5.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPIuv—непряма
PyPIvirtualenv21.3.1непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:dbt-artifacts-parser@0.15.0 тягне 5 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 yu-iskw/dbt-artifacts-parser. Читати поруч →

98SQLMesh/sqlmeshScalable and efficient data transformation framework - backwards compatible with dbt.Винятковий97elementary-data/elementaryThe dbt-native data observability solution for data & analytics engineers. Monitor your data pipelines in minutes. Available as self-hosted or cloud service with premium features.Винятковий96pylint-dev/astroidA common base representation of python source code for pylint and other projectsВинятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.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.