公开记录
软件健康报告模式 0.34.0 · 指标 2.10.0 · 2026-09-26 10:54 UTC

VectorDB-NTU / RaBitQ-Library

An official lightweight library for the RaBitQ algorithm and its applications in vector search.

C++Apache-2.0★ 286 星标⑂ 68 复刻始于 2025年6月在 GitHub 上查看 ↗
类型库如何判定

VectorDB-NTU/RaBitQ-Library 的健康指数为 100 分中的 87 分,处于「优秀」区间。 其得分最高的类别是Engineering Quality(90/100),最低的是Sustainability & Governance(60/100)。 最近一次更新在今天。 近期的大部分工作由 1 位贡献者完成。

87
总分 / 100
优秀

软件健康指数

指标归入加权类别,统一采用 1–100 量表。总体分先取类别加权平均,再依据公开记录的分布进行校准,使各等级具有百分位含义;当公开证据触发高风险司法辖区政策时,评级会按政策调整,并设置 34(存在风险)的上限。

87
卓越93-100公开记录中的最高层级(约前 5%);基本满足所有检验标准
优秀80-92各方面均表现强劲;仅有少量不足
良好65-79健康;不足之处有限且可控
中等50-64可接受,但存在明显不足;建议进行审查
薄弱35-49多个领域存在实质性薄弱环节
存在风险20-34存在重大薄弱环节;采用时应保持审慎
危急1-19问题严重(项目被弃置、仅有单一维护者、缺乏基本工程规范)
活力社区与采用可持续性与治理工程质量安全AI 就绪度

评分画像

每条轴代表一个类别。形状比平均值更重要——健康的对象会填满整个图形,而“一峰一谷”式画像意味着某一维度的优势正掩盖另一维度的风险。

加权总体分 73 经校准后在公布的指数量表上为 87(记录校准 2026-08-02)。

所有权

43 关注者7 个公开仓库始于 2024年9月

该仓库由组织支持——共同承担、可问责的托管责任,可延续于任何单一维护者之后。

软件包生态系统

注册表软件包版本月下载量版本数最近发布
PyPIrabitqlib0.4.02,930170 天前

按类别列示的指标

活力

项目是否仍有生命——是否仍在编写代码,是否仍在发布版本?

88优秀 · 占总体的 21%
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 0 天前
22.8/36提交节奏 — 52 周中有 33 周有提交
18/18提交量 — 最近一年 258 次提交
10/10OpenSSF Scorecard:Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year258
human_commit_share0.99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

发布纪律

90优秀
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 18 个发布版本
36/36发布时效 — 最近一次发布版本于 0 天前
27/27发布节奏 — 约每 2.4 天发布一次
0/10OpenSSF Scorecard:Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
所用输入
releases_count18
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tags否
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2.4

社区与采用

项目是否拥有用户、下载量与关注度,并具备欢迎贡献者参与的配置?

65良好 · 占总体的 17%
评分方式
39.8/60星标 — 286 个星标
15.2/25复刻 — 68 个复刻
3.9/15关注者 — 6 位关注者
所用输入
forks68
stars286
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

77良好
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证 — 可识别的许可证(Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING 指南
0/13.5行为准则
0/7.2议题模板
6.3/6.3PR 模板
所用输入
has_readme是
has_license是
readme_badges5
has_contributing是
has_issue_template否
has_code_of_conduct否
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_template是
评分方式
46.2/80月度下载量 — pypi 合计每月 2,930 次下载
0/20注册表被依赖数 — 该生态系统不报告此项
所用输入
packagesrabitqlib
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2,930
unverified_packages_excluded—
已排除计分(无数据或不适用):注册表被依赖数。 其余权重已重新归一化。

可持续性与治理

项目能否在其成员之外延续——巴士系数、响应能力、由谁支持,以及软件包的维护状况?

60中等 · 占总体的 23%
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
5.2/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 77% 的提交
13.5/13.5贡献者广度 — 16 位贡献者
10/10OpenSSF Scorecard:Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled16
top_contributor_share0.769
评分方式
36.5/42议题解决 — 87% 的议题已关闭
26.2/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 84/96 已合并
0/13Newcomer PR acceptance — 30 天内首次贡献者的 PR 已合并 0/2
0/15OpenSSF Scorecard:Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
所用输入
merged_prs84
open_issues3
closed_issues20
prs_merged_7d11
prs_decided_7d13
prs_merged_30d43
prs_decided_30d46
issue_closed_ratio0.87
closed_unmerged_prs12
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2
评分方式
30/30所有权背书 — 组织持有
0/20已验证域名
11.8/25所有者影响力 — VectorDB-NTU 有 43 位关注者
10.6/25既往记录 — 7 个公开仓库,账户约 2 年
所用输入
followers43
owner_typeOrganization
is_verified否
owner_loginVectorDB-NTU
public_repos7
account_age_days740
评分方式
25/25已发布且可解析 — pypi 上有 1 个软件包
35/35发布时效 — 最近一次发布于 0 天前
20/20版本历史 — 17 个已发布版本
20/20未被弃用 — 活跃,未被弃用或撤回
所用输入
packagesrabitqlib
ecosystemspypi
any_deprecated否
min_days_since_publish0

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位?

90优秀 · 占总体的 19%

工程实践

90优秀
评分方式
24/24CI 工作流 — 5 个工作流
24/24存在测试
16/16Linter 配置 — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit 钩子
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard:CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig是
has_linter_config是
has_precommit_config否

文档

90优秀
评分方式
30/30README
25/25文档目录
15/15文档 / 主页站点 — https://vectordb-ntu.github.io/RaBitQ-Library/
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 4 个主题标签
0/10Wiki
所用输入
topicsnearest-neighbor-search, quantization, vector-database, vector-search
has_wiki否
homepagehttps://vectordb-ntu.github.io/RaBitQ-Library/
docs_sitehttps://vectordb-ntu.github.io/RaBitQ-Library/
has_readme是
has_docs_dir是
has_description是

安全

可见的安全与供应链实践是否稳固,且不存在未解决的高风险司法辖区暴露?

61中等 · 占总体的 16%

安全态势

51中等
评分方式
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — 无数据
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5许可证 — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 3 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 — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5.1
已排除计分(无数据或不适用):Branch-Protection。 其余权重已重新归一化。
评分方式
35/35直接依赖不含已知公告 — 没有直接依赖携带已知公告
0/25间接依赖不含已知公告 — 在此范围内,传递依赖集合无法与开发和测试依赖区分
0/40没有长期未处理的公告 — 没有公告带有发布日期
所用输入
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
unassessed_packages4
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
已排除计分(无数据或不适用):间接依赖不含已知公告, 没有长期未处理的公告。 其余权重已重新归一化。 已将 1 个已解析依赖与 OSV 比对。 有 4 项无法评估——没有已解析的版本、生态系统不受支持,或超出所报告的软件包清单。 该仓库未发布任何索引可解析的软件包,因此改为评估仓库依赖图。该图将开发与测试版本固定同交付的依赖混在一起,因此仅对声明的运行时依赖计分;传递性发现仅作为背景信息列出,不计入评分。 未对可达性进行分析。

AI 就绪度

该仓库在多大程度上具备与 AI 编码代理协同开发与维护的条件?权重刻意设小(4%):代理工具链是一项真实的维护信号,但完全不具备的仓库仍可达到 100/100。

74良好 · 占总体的 4%
评分方式
45/45代理指令 — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15机器可读文档(llms.txt)
35/40可读的提交历史 — 99 次人类提交中有 65 次说明了意图(结构化标题或解释性正文)
所用输入
has_llms_txt否
llms_txt_url—
legible_history_share0.657
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes13,921
评分方式
0/18一条命令的引导启动
22/22自动化测试
11/11Lint / 格式化配置 — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11静态类型检查 — C++(静态类型)
0/10可复现环境
0/10已体现的代理实践 — 最近 100 次提交中没有代理编写的提交
8/8自动化维护 — 最近 100 次提交中有 1 次为自动依赖更新
0/10OpenSSF Scorecard:Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
所用输入
has_nix否
has_tests是
lockfiles—
has_dockerfile否
typed_language是
bootstrap_files—
has_devcontainer否
has_linter_config是
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0.01
评分方式
45/45可类型检查的代码 — C++(静态类型)
53.5/55可控的文件大小 — 采样的 479 个源文件中有 13 个超过 60KB
所用输入
primary_languageC++
largest_source_bytes1,058,369
source_files_sampled479
oversized_source_files13
评分方式
0/40API 模式(OpenAPI/GraphQL/proto) — 不适用于此类软件
0/20MCP 服务器 — 不适用于此类软件
40/40可运行示例 — sample
所用输入
example_dirssample
has_mcp_signal否
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
已排除计分(无数据或不适用):API 模式(OpenAPI/GraphQL/proto), MCP 服务器。 其余权重已重新归一化。

关键数据

286GitHub 星标
16贡献者
258最近 12 个月提交数
0距最近推送天数
18发布版本数
1巴士系数(bus factor)
3开放议题
PyPI软件包生态系统数

数据采集警告

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:rabitqlib@0.4.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

更多细节

Star 与 Fork 历史 0 ★ / 68 ⇿
0Star
68Fork
16发布

每颗 star 和每个 fork 的添加时间,来自 GitHub 并按天汇总。累计增长位于其构成来源——每日新增——的正上方,二者可相互对照:稳定的自然增长与短暂的突增形态截然不同。当这一差别可被衡量时,它会作为增长真实性予以报告。

01325385063756842025-062026-012026-09
主版本 0次版本 2修订 14

每个点涵盖 2 天。

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1综合

来自开源项目 OpenSSF Scorecard 的独立、工具无关的安全评估。每项检查奖励的是安全实践本身,而非特定供应商的工具。Scorecard 无法判定的检查项标记为 不适用,并从安全评分中剔除(绝不按零分计)。Scorecard v5.5.0 · 2026-09-26 10:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
不适用Branch-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
10CI-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
直接依赖 1
注册表软件包版本约束清单文件
PyPInumpy—pyproject.toml
全部依赖 5

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合:1 个直接依赖与 4 个间接(传递)软件包。仓库提交锁文件时,传递闭包才是完整的。

注册表软件包版本关系
PyPInumpy—直接
PyPImkdocs-material9.7.7间接
PyPIpybind11—间接
PyPIpytest—间接
PyPIscikit-build-core—间接
依赖安全公告 0

该仓库未发布可被索引解析的包,因此评估的是其自身的依赖图——共 1 个包,其中也包含从不交付的开发与测试版本固定:0 个存在已知公告,0 个为直接依赖。 有 4 个无法评估——没有已解析的版本、生态系统不受支持,或不在所列包清单之内。

没有已知公告影响已评估的依赖。

公告表示依赖图中记录的版本落入某条公告的受影响范围。可达性未经分析,且依赖图包含开发与测试的版本固定——某项发现可能只涉及工具链而非交付的软件。

原始 JSON 报告 机器可读

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评分是信号,而非担保。 评分反映的是 GitHub 上公开可见的实践——不是代码审计,也不是安全保证。

缺失数据将被剔除并重新归一化权重,绝不按零分计。方法论已版本化并公开:指标 v2.10.0、模式 v0.34.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

单项结果在整体记录中的位置: 汇总统计 — PyPI.