公开记录
软件健康报告模式 0.31.0 · 指标 2.10.0 · 2026-08-05 05:15 UTC

jundot / omlx

LLM inference server with continuous batching & SSD caching for Apple Silicon — managed from the macOS menu bar

Python · SwiftApache-2.0★ 18,453 星标⑂ 1,587 复刻始于 2026年2月在 GitHub 上查看 ↗
类型命令行工具网络服务如何判定
#apple-silicon#inference-server#llm#macos#mlx#openai-api

jundot/omlx 的健康指数为 100 分中的 78 分，处于「良好」区间。 其得分最高的类别是Vitality（85/100），最低的是AI Readiness（40/100）。 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。

78
总分 / 100
良好

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。

78
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 67 经校准后在公布的指数量表上为 78（记录校准 2026-08-02）。

所有权

Jun Kim个人账户
581 关注者5 个公开仓库始于 2020年4月

该仓库由个人账户拥有。相较于组织支持的项目，单一所有者项目的延续性风险更高。

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？

85优秀 · 占总体的 21%

开发活跃度

81优秀
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 0 天前
17.3/36提交节奏 — 52 周中有 25 周有提交
18/18提交量 — 最近一年 2,143 次提交
10/10OpenSSF Scorecard：Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year2,143
human_commit_share0.94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

发布纪律

90优秀
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 100 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 1.6 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_count100
latest_release_tagv0.5.7
releases_from_tags否
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1.6

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？

84优秀 · 占总体的 17%

流行度与采用

96卓越
评分方式
60/60星标 — 18,453 个星标
25/25复刻 — 1,587 个复刻
11/15关注者 — 96 位关注者
所用输入
forks1,587
stars18,453
watchers96
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

70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
0/6.3PR 模板
所用输入
has_readme是
has_license是
readme_badges3
has_contributing是
has_issue_template否
has_code_of_conduct否
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template否

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？

50中等 · 占总体的 23%

维护者韧性（巴士系数）

38薄弱
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
5.7/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 75% 的提交
13.5/13.5贡献者广度 — 98 位贡献者
10/10OpenSSF Scorecard：Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0.748

议题与 PR 响应能力

56中等
评分方式
23.9/42议题解决 — 57% 的议题已关闭
21/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 484/691 已合并
7.8/13Newcomer PR acceptance — 30 天内首次贡献者的 PR 已合并 9/15
3/15OpenSSF Scorecard：Code-Review — Found 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
所用输入
merged_prs484
open_issues657
closed_issues867
prs_merged_7d31
prs_decided_7d38
prs_merged_30d48
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0.569
closed_unmerged_prs207
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d15

所有权与托管责任

59中等
评分方式
10/30所有权背书 — 个人（用户）账户
0/20已验证域名 — 不适用于个人账户
19.9/25所有者影响力 — jundot 有 581 位关注者
17.7/25既往记录 — 5 个公开仓库，账户约 6 年
所用输入
followers581
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjundot
public_repos5
account_age_days2,293
已排除计分（无数据或不适用）：已验证域名。 其余权重已重新归一化。

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位？

71良好 · 占总体的 19%

工程实践

58中等
评分方式
24/24CI 工作流 — 3 个工作流
24/24存在测试
0/16Linter 配置
0/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard：CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig否
has_linter_config否
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://omlx.ai
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 6 个主题标签
0/10Wiki
所用输入
topicsapple-silicon, inference-server, llm, macos, mlx, openai-api
has_wiki否
homepagehttps://omlx.ai
docs_sitehttps://omlx.ai
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？

51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 — branch protection not enabled on development/release branches
1.2/2.5CI-Tests — 3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — 无数据
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
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）：Packaging。 其余权重已重新归一化。

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。

40薄弱 · 占总体的 4%

AI 代理上下文与指引

40薄弱
评分方式
0/45代理指令 — 没有 CLAUDE.md / AGENTS.md / 编辑器规则
0/15机器可读文档（llms.txt）
40/40可读的提交历史 — 94 次人类提交中有 94 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_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

验证循环（构建 / 测试 / 类型检查）

35薄弱
评分方式
0/18一条命令的引导启动
22/22自动化测试
0/11Lint / 格式化配置
0/11静态类型检查
0/10可复现环境
2/10已体现的代理实践 — 最近 100 次提交中有 1 次由代理编写或署名代理
5/8自动化维护 — 已配置依赖自动化，但在抽样提交中未观察到
6/10OpenSSF Scorecard：Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
所用输入
has_nix否
has_tests是
lockfiles—
has_dockerfile否
typed_language否
bootstrap_files—
has_devcontainer否
has_linter_config否
typecheck_configs—
agent_commit_share0.01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

面向模型的代码可读性

51中等
评分方式
0/45可类型检查的代码 — Python，未配置类型检查
51.2/55可控的文件大小 — 采样的 685 个源文件中有 47 个超过 60KB
所用输入
primary_languagePython
largest_source_bytes519,784
source_files_sampled685
oversized_source_files47

关键数据

18,453GitHub 星标
98贡献者
2,143最近 12 个月提交数
0距最近推送天数
100发布版本数
1巴士系数（bus factor）
657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
  • First-time contributor figures cover 12 of 24 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'omlx' from its registry
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

更多细节

Star 与 Fork 历史 0 ★ / 1,587 ⇿
0Star
1,587Fork
55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。

仅显示最近的历史——该仓库超出采集窗口，因此未采集最早的历史记录。

4006008001,0001,2001,4001,6001,587252026-032026-062026-08
主版本 0次版本 3修订 23
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 · 2026-08-05 05:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
5CI-Tests3 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 6/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
不适用Packagingpackaging workflow not detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
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.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
直接依赖 33
注册表软件包版本约束清单文件
PyPImlx==0.32.0pyproject.toml
PyPImlx-lm@ git+https://github.com/ml-explore/mlx-lm@ab1806e8f5d6aa035973af194a1b9198ab4754dcpyproject.toml
PyPIregex—pyproject.toml
PyPImlx-embeddings@ git+https://github.com/Blaizzy/mlx-embeddings@32981fa4e8064ed664b52071789dd18271fe4206pyproject.toml
PyPItransformers>=5.12.1,<5.13pyproject.toml
PyPImistral-common>=1.10pyproject.toml
PyPItokenizers>=0.19.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=1.19.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0,<2.4pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIitsdangerous>=2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIsentencepiece—pyproject.toml
PyPItiktoken—pyproject.toml
PyPIprotobuf—pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0,<1pyproject.toml
PyPIsocksio>=1.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.9.0pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.3pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.108.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.23.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.5pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.0.0pyproject.toml
PyPIopenai-harmony—pyproject.toml
PyPIcohere_melody>=0.9.0pyproject.toml
PyPImlx-vlm@ git+https://github.com/Blaizzy/mlx-vlm@78b96eb5462141447b9a6b4943ef553891da56ddpyproject.toml
PyPIPillow>=9.0.0pyproject.toml
PyPIdflash-mlx@ git+https://github.com/jundot/dflash-mlx@474f8e1ba95864f5bb0759cd1b9a13c80abc5ce3pyproject.toml
PyPImarkitdown==0.1.6pyproject.toml
全部依赖 未采集

本报告未能采集到解析后的依赖集合：GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

原始 JSON 报告 机器可读

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95Blaizzy/mlx-vlmMLX-VLM is a package for inference and fine-tuning of Vision Language Models (VLMs) on your Mac using MLX.卓越95Blaizzy/mlx-audioA text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.卓越95maziyarpanahi/openmedLocal-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 2,200+ medical models, 21 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0卓越94lemonade-sdk/lemonadeLemonade helps users discover and run local AI apps by serving optimized LLMs right from their own GPUs and NPUs. Join our discord: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk卓越97langchain4j/langchain4jLangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM providers and vector stores, and makes implementing tool calling (including MCP support), agents and RAG easy. It integrates seamlessly with enterprise Java frameworks like Quarkus and Spring Boot.卓越96hashintel/hash🚀 The open-source, multi-tenant platform for self-building knowledge graphs and simulation卓越

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 v0.31.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

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