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 62
危急 · 229存在风险 · 917中等 · 2430良好 · 1492优秀 · 215
面向 PyPI 发布的全部已检验仓库的汇总统计——健康如何分布、下载量位于何处、哪些实践常见或罕见，并与整体记录对照度量。
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。
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 35% 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 64%.
| 等级 | 仓库 | 月下载量 | 下载量份额 |
|---|---|---|---|
| 优秀 | 215 | 14B | 27% |
| 良好 | 1,492 | 19.4B | 38% |
| 中等 | 2,430 | 12B | 23% |
| 存在风险 | 917 | 4.9B | 9.5% |
| 危急 | 229 | 1.3B | 2.5% |
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。
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.
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。
由不加权的 AI 就绪度类别读取的信号。
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。
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。
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。
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。
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 2 天内有过推送。
| 最近推送 | 仓库 | 占比 |
|---|---|---|
| Pushed within 30 days | 4,032 | 76% |
| 31 – 90 days | 283 | 5.4% |
| 91 – 365 days | 451 | 8.5% |
| Over a year | 517 | 9.8% |
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.
68% 的已检验仓库，其大部分提交依赖单一维护者——其中 506 个仓库的月下载量超过一百万.
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 4,053 份已采集依赖图的报告。
中位仓库声明 2 个直接依赖——解析后合计 23 个软件包。
该范围内最常见的已检测许可证（SPDX 标识符）。