Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-05 15:59 UTC

zahern / MetaCount

HTML · Jupyter Notebook · PythonGPL-3.0★ 0 зірок⑂ 0 форківз вер. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено

zahern/MetaCount має індекс здоров’я 42 зі 100, що відповідає смузі «Слабкий». Найвищий показник — Engineering Quality (66/100), найнижчий — Community & Adoption (32/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

42
загалом / 100
Слабкий

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»).

42
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 45 калібровано до 42 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ZekeОсобистий обліковий запис
3 підписники14 публічних репозиторіївз трав. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImetacountregressor1.0.1482 9953653 дні томуcount-regressionmixed-modelsnegative-binomialpoissonrandom-effectsmetaheuristictraffic-safetysurvival-analysisaft-modelsactivity-generationcompeting-hazard

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

49Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 377 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year377
human_commit_share0,66
days_since_last_push3
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/27Випускає релізи — релізів не опубліковано
0/36Свіжість релізів — релізів немає
0/27Ритм релізів — релізів немає
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count0
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?

32У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 0 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars0
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
46.4/80Щомісячні завантаження — 2 995 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmetacountregressor
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 995
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?

34У зоні ризику · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
0/30Прийняття PR — немає вирішених pull request-ів або даних
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Прийняття PR, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
4.3/25Охоплення власника — 3 підписників у zahern
20.6/25Послужний список — 14 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers3
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginzahern
public_repos14
account_age_days2 659
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 — 365 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmetacountregressor
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

66Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-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_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://github.com/zahern/MetaCount/blob/master/README.md
0/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepage—
docs_sitehttps://github.com/zahern/MetaCount/blob/master/README.md
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionні

Безпека

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

42Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 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
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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 — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
9.3/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 2: geopandas 0.14.4 (high 8.6), pyarrow 17.0.0 (high 7.0)
10/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: protobuf 6.31.1 (high 7.5)
25.4/40Немає задавнених сповіщень — 3 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 225 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories6
affected_packages3
assessed_packages101
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 3
direct_affected_packages2
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:metacountregressor@1.0.148 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 101 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.

45Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

2Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
2.4/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 3 з 66 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,045
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/IPython/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/certifi/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/parso/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsmetacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/IPython/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/certifi/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/parso/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

76Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — HTML з конфігурацією перевірки типів (metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/IPython/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/certifi/py.typed, metacountregressor/application_gui/dist/meta_app/_internal/parso/py.typed)
48.6/55Керовані розміри файлів — 52/445 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageHTML
largest_source_bytes940 009
source_files_sampled445
oversized_source_files52

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

0зірок GitHub
1контриб'юторів
377комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
0релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1сукупно

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 15:58 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 46
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIjax>=0.4.1metacountregressor/pyproject.toml
PyPIjaxlib>=0.4.1metacountregressor/pyproject.toml
PyPIjaxopt>=0.6metacountregressor/pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.2metacountregressor/pyproject.toml
PyPIlatextable>=0.2metacountregressor/pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5,<3.10metacountregressor/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.23,<2metacountregressor/pyproject.toml
PyPIpandas>=1.5,<3metacountregressor/pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9metacountregressor/pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.1,<1.7metacountregressor/pyproject.toml
PyPIscipy>=1.9,<1.15metacountregressor/pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.13,<0.15metacountregressor/pyproject.toml
PyPItexttable>=1.6metacountregressor/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11,<1.14pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1,<3.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9,<7.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3,<2.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14,<1.0pyproject.toml
PyPItexttable>=1.7,<2.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9,<2.0pyproject.toml
PyPIlatextable>=1.0,<2.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31,<3.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9,<7.0pyproject.toml
PyPInumexpr>=2.8,<3.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.0,<4.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7,<4.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13,<1.0pyproject.toml
PyPIjax==0.4.30pyproject.toml
PyPIjaxlib==0.4.30pyproject.toml
PyPIjaxopt>=0.8.0pyproject.toml
PyPIortools>=9.8,<10.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0,<7.0pyproject.toml
PyPItables>=3.7,<4.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0,<18.0pyproject.toml
PyPIxarray>=2023.6,<2025.0pyproject.toml
PyPIgeopandas>=0.14,<1.0pyproject.toml
PyPIshapely>=2.0,<3.0pyproject.toml
PyPIrasterio>=1.3,<2.0pyproject.toml
PyPIrasterio>=1.3,<2.0pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.5,<4.0pyproject.toml
PyPIopenmatrix>=0.3.5,<1.0pyproject.toml
PyPIlarch>=6.0,<7.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0,<14.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.9,<1.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.65,<5.0pyproject.toml
Усі залежності 55

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 36 прямих і 19 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgeopandas—пряма
PyPIjax—пряма
PyPIjax0.4.30пряма
PyPIjaxlib—пряма
PyPIjaxlib0.4.30пряма
PyPIjaxopt—пряма
PyPIjoblib—пряма
PyPIlarch—пряма
PyPIlatextable—пряма
PyPIlatextable1.0.1пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInumexpr—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIopenmatrix—пряма
PyPIortools—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpsutil—пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpyproj—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIrasterio—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrich—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIshapely—пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPItables—пряма
PyPItabulate—пряма
PyPItexttable—пряма
PyPItexttable1.7.0пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItyper—пряма
PyPIxarray—пряма
PyPIaddicty—непряма
PyPIarviz—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIflask—непряма
PyPImatsim-python—непряма
PyPImypy—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPIoptax—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpymc—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPItikzplotlib0.10.1непряма
PyPItwine—непряма
Сповіщення про залежності 3

Встановлення pypi:metacountregressor@1.0.148 тягне 101 пакетів, прямих і транзитивних: 3 мають відомі сповіщення, з них 2 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
geopandas0.14.4прямависока21.1.2
pyarrow17.0.0прямависока223.0.1
protobuf6.31.1непрямависока26.33.5

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 zahern/MetaCount. Читати поруч →

92sebp/scikit-survivalSurvival analysis built on top of scikit-learnВідмінний84bashtage/linearmodelsAdditional linear models including instrumental variable and panel data models that are missing from statsmodels.Відмінний75derrynknife/SurPyvalA Python package for survival analysis. The most flexible survival analysis package available. SurPyval can work with arbitrary combinations of observed, censored, and truncated data. SurPyval can also fit distributions with 'offsets' with ease, for example the three parameter Weibull distribution.Добрий69CamDavidsonPilon/lifelinesSurvival analysis in PythonДобрий83JuliaStats/MixedModels.jlA Julia package for fitting (statistical) mixed-effects modelsВідмінний100zephyrproject-rtos/zephyrPrimary Git Repository for the Zephyr Project. Zephyr is a new generation, scalable, optimized, secure RTOS for multiple hardware architectures.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.