Суспільно-корисна інспекція програмного забезпечення версіонована методологія
Публічний реєстр стану програмного забезпечення.
Мости, ліфти та продукти харчування мають публічні записи про свій стан. Програмне забезпечення, на якому тримаються всі троє, не має. Ось цей реєстр: підтримуваність, інженерна якість, стан безпеки, впровадження в екосистемі та врядування, виміряні однаково для кожного репозиторію.
01Докази додано02Результати не залежать від оплати03Метод версіоновано
↗
Відтворювані доказиКожен опублікований результат посилається на доступні для перевірки джерела доказів і методологію.
◇
Незалежні результатиОплата, спонсорство чи зв'язки з постачальниками не можуть змінити опублікований результат.
≈
Сигнали, а не гарантіїРезультати допомагають у перевірці та закупівлях; вони не замінюють експертної оцінки.
Живий каталог
Реєстр станом на сьогодні.
Кожен репозиторій, внесений досі: із пошуком і впорядкуванням, а кожен запис відкриває повний звіт із доказами.
Проіндексовані репозиторії
97 309
Репозиторії, допущені до публічного реєстру — вже інспектовані або в черзі на першу інспекцію. Фільтри каталогу нижче на це число не впливають.
Місячні завантаження під інспекцією
647B
Сукупні місячні завантаження пакетів усіх проіндексованих репозиторіїв за даними реєстрів пакетів — обсяг залежностей, який охоплює публічний реєстр.
Медіанний індекс здоров'я
59 Помірний
Серединний індекс здоров'я всіх інспектованих репозиторіїв, обчислений за метриками 2.10.0 — орієнтир для читання будь-якого окремого результату.
Тип
Що будує репозиторій — бібліотека, застосунок, розширення хоста. Репозиторії, чиї докази нічого не відповідають, зібрані під «Некласифіковані».
Тривожні сигнали
Знахідки, які коригують оцінку вниз, а не нараховують до неї бали. Якщо вибрати кілька, показано репозиторії, які мають хоча б один із них.
ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) is a Microsoft Research project aimed at applying Artificial Intelligence concepts to economic decision making. One of its goals is to build a toolkit that combines state-of-the-art machine learning techniques with econometrics in order to bring automation to complex causal inference problems. To date, the ALICE Python SDK (econml) implements orthogonal machine learning algorithms such as the double machine learning work of Chernozhukov et al. This toolkit is designed to measure the causal effect of some treatment variable(s) t on an outcome variable y, controlling for a set of features x.
Jupyter Notebook · Python★ 4 817↓ 348.7K/міс18 жовт. 2026 р.
Hyperlight is a lightweight Virtual Machine Manager (VMM) designed to be embedded within applications. It enables safe execution of untrusted code within micro virtual machines with very low latency and minimal overhead.
Koog is a JVM (Java and Kotlin) framework for building predictable, fault-tolerant and enterprise-ready AI agents across all platforms – from backend services to Android and iOS, JVM, and even in-browser environments. Koog is based on our AI products expertise and provides proven solutions for complex LLM and AI problems