健康指数分布

每个已检验仓库的最新健康指数，在 1–100 量表上按五分间隔统计。

中位数 67

危急 · 290存在风险 · 627薄弱 · 893中等 · 2089良好 · 21831833528

下载量位于何处

各等级的月度下载量之和，与仓库数量对照。

受检月度下载量中有 31% 流经良好等级以下的仓库——而下载量最高的前 1% 仓库承载了全部下载量的 48%.

仓库

22%26%25%

下载量

20%28%21%

等级	仓库	月下载量	下载量份额
卓越	528	7.4B	20%
优秀	1,833	10.1B	28%
良好	2,183	7.7B	21%
中等	2,089	4.7B	13%
薄弱	893	2.3B	6.3%
存在风险	627	4.1B	11%
危急	290	436M	1.2%

评分形态

各类别中位数背后的分布，按十分区间统计——记录聚集于何处，以及某一类别在何处能区分仓库、在何处趋于饱和。

活力72

1100

社区与采用51

1100

可持续性与治理60

1100

工程质量70

1100

安全52

1100

AI 就绪度64

1100

类别画像

该范围内各类别评分的中位数。刻度线标示整体记录的中位数。各类别的定义见方法论知识库.

活力

社区与采用

可持续性与治理

工程质量

安全

AI 就绪度不加权

实践现状

相应实践公开可见的已检验仓库占比。早于某一信号的报告不计入该信号的统计基础，绝不按缺失计。

工程与社区实践

README

8,443 个中的 94%

License detected

8,443 个中的 94%

CI workflows

8,443 个中的 92%

Automated tests

8,443 个中的 79%

Linter configuration

8,443 个中的 56%

Documentation directory

8,443 个中的 38%

Contributing guide

8,443 个中的 32%

Security policy

8,443 个中的 19%

Code of conduct

8,443 个中的 19%

智能体时代信号

One-command bootstrap

8,443 个中的 30%

AI agent instructions

8,443 个中的 27%

llms.txt

8,443 个中的 13%

由不加权的 AI 就绪度类别读取的信号。

流行是否等于健康？

各热度区间的健康指数中位数（圆点）与中间半数仓库的范围（色带），采用统一的 1–100 量表。

按 GitHub 星标

Under 100 stars 5,310

60 · 47–73

100 – 999 2,034

75 · 62–86

1,000 – 9,999 871

87 · 77–93

10,000 and more 228

94 · 87–96

按月下载量

Under 10K / month 2,822

67 · 54–78

10K – 1M 2,641

71 · 57–83

1M – 100M 1,335

67 · 48–84

100M and more 54

84 · 76–92

显微镜下的安全

该范围内每项检查的平均 OpenSSF Scorecard 结果，最弱者在前，采用 Scorecard 的 0–10 量表。检查结果大多为全有或全无，因此平均值大体反映记录中通过该检查的比例。Scorecard 报告为无法判定的检查不计入评分，绝不按零分计；每行的提示注明其统计基础。

CII-Best-Practices

0.1

Signed-Releases

0.7

SAST

1.1

Fuzzing

1.3

Branch-Protection

1.4

Pinned-Dependencies

1.9

Token-Permissions

1.9

Code-Review

2.4

Security-Policy

2.4

Dependency-Update-Tool

4.3

Maintained

6.3

Vulnerabilities

6.3

Contributors

6.6

CI-Tests

7.1

License

9.3

Binary-Artifacts

9.6

Dangerous-Workflow

9.7

Packaging

10.0

风险警示

这类发现不计入评分，而是将评级向下调整。每一项均以三种方式呈现：数量、在整个记录中所占的比例，以及在能够作出判定的仓库中的发生率。

项目弃置

581占全记录 6.9% · 已评估 8,443 中占 6.9%

高风险司法辖区暴露

80占全记录 0.9% · 已评估 7,805 中占 1.0%

恶意依赖

7占全记录 <0.1% · 已评估 5,490 中占 0.1%

非自然增长

1占全记录 <0.1% · 已评估 122 中占 0.8%

风险警示各自需要自身的证据，因此其基数小于整个记录。增长真实性仅在已收集逐日历史处评估；依赖相关的发现仅在依赖图可解析处评估。证据无法回答的仓库不计入基数，而非计为通过。

脉搏

各已检验仓库在检验时距最近一次推送的时间。

半数已检验仓库在检验前 5 天内有过推送。

推送近期度

70%17%

最近推送	仓库	占比
Pushed within 30 days	5,890	70%
31 – 90 days	1,455	17%
91 – 365 days	519	6.1%
Over a year	579	6.9%

托管责任与韧性

已检验仓库背后的支撑者是谁，以及代码依赖多少人维系。这两项信号均纳入治理类别.

4,517Organization-stewarded 中位数 73

3,926Personal accounts 中位数 60

维护者巴士系数

80% 的已检验仓库，其大部分提交依赖单一维护者——其中 1,001 个仓库的月下载量超过一百万.

1 名维护者

6,761

2 名维护者

1,027

3–5 名维护者

523

6+ 名维护者

117

依赖冰山

声明的直接依赖与完整解析依赖图（直接加传递）的对照，基于 6,152 份已采集依赖图的报告。

中位仓库声明 11 个直接依赖——解析后合计 91 个软件包。

每个仓库的解析软件包数

261

1 – 5

736

6 – 20

1,103

21 – 50

642

51 – 200

985

201 – 500

1,059

501 – 1,000

695

Over 1,000

671

许可证图景

该范围内最常见的已检测许可证（SPDX 标识符）。

Apache-2.0

3,330

MIT

2,922

自定义许可证

792

未检测到许可证

506

GPL-3.0

168

MPL-2.0

162

BSD-3-Clause

144

AGPL-3.0

135

Unlicense

BSD-2-Clause

crates.io 现状。

健康指数分布

下载量位于何处

评分形态

类别画像

实践现状

工程与社区实践

智能体时代信号

流行是否等于健康？

按 GitHub 星标

按月下载量

显微镜下的安全

风险警示

脉搏

托管责任与韧性

维护者巴士系数

依赖冰山

每个仓库的解析软件包数

许可证图景

被依赖最多

如何解读这些数字