公开记录
软件健康报告模式 0.11.0 · 指标 2.10.0 · 2026-07-17 08:00 UTC

koaning / scikit-lego

Extra blocks for scikit-learn pipelines.

PythonMIT★ 1,408 星标⑂ 126 复刻始于 2019年1月在 GitHub 上查看 ↗
类型库如何判定
#scikit-learn#machine-learning#common-sense

koaning/scikit-lego 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（96/100），最低的是AI Readiness（44/100）。 最近一次更新在 6 天前。 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

vincent d warmerdam 个人账户
2,786 关注者331 个公开仓库始于 2011年9月@marimo-team

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。

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
PyPIscikit-lego0.9.9-5811 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？

75良好 · 占总体的 21%

开发活跃度

64中等
评分方式
36/36推送新近度 — 最近一次推送于 6 天前
9/36提交节奏 — 52 周中有 13 周有提交
13.1/18提交量 — 最近一年 28 次提交
6/10OpenSSF Scorecard：Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
所用输入
commits_last_year28
human_commit_share—
days_since_last_push6
active_weeks_last_year13

发布纪律

92优秀
评分方式
27/27有发布版本 — 已发布 47 个发布版本
36/36发布时效 — 最近一次发布版本于 11 天前
19.8/27发布节奏 — 约每 93.2 天发布一次
0/10OpenSSF Scorecard：Signed-Releases — 无数据
所用输入
releases_count47
latest_release_tagv0.9.9
releases_from_tags否
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases93.2
已排除计分（无数据或不适用）：OpenSSF Scorecard：Signed-Releases。 其余权重已重新归一化。

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？

74良好 · 占总体的 17%

流行度与采用

76良好
评分方式
51.1/60星标 — 1,408 个星标
17.5/25复刻 — 126 个复刻
7/15关注者 — 19 位关注者
所用输入
forks126
stars1,408
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

72良好
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证 — 可识别的许可证（MIT）
0/18CONTRIBUTING 指南
13.5/13.5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_badges—
has_contributing否
has_issue_template否
has_code_of_conduct是
readme_badge_services—
has_pull_request_template是

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？

72良好 · 占总体的 23%

维护者韧性（巴士系数）

43薄弱
评分方式
9/54巴士系数 — 1 位贡献者贡献了半数提交
10.7/22.5提交分布 — 头号贡献者编写了 52% 的提交
13.5/13.5贡献者广度 — 62 位贡献者
10/10OpenSSF Scorecard：Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
所用输入
bus_factor1
contributors_sampled62
top_contributor_share0.525

议题与 PR 响应能力

81优秀
评分方式
38.5/42议题解决 — 92% 的议题已关闭
24.5/30PR 接受 — 已裁定的 PR 中 384/470 已合并
0/13Newcomer PR acceptance — 30 天内没有首次贡献者的 PR 得到裁决
7.5/15OpenSSF Scorecard：Code-Review — Found 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
所用输入
merged_prs384
open_issues28
closed_issues306
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0.916
closed_unmerged_prs86
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
已排除计分（无数据或不适用）：Newcomer PR acceptance。 其余权重已重新归一化。

所有权与托管责任

75良好
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
24.8/25所有者影响力 — koaning 有 2,786 位关注者
25/25既往记录 — 331 个公开仓库，账户约 14 年
所用输入
followers2,786
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkoaning
public_repos331
account_age_days5,432
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。

软件包维护

100卓越
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 11 天前
20/20版本历史 — 58 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
packagesscikit-lego
ecosystemspypi
any_deprecated否
min_days_since_publish11

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位？

96卓越 · 占总体的 19%

工程实践

94卓越
评分方式
24/24CI 工作流 — 4 个工作流
24/24存在测试
16/16Linter 配置
9.6/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard：CI-Tests — 26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
所用输入
has_ci是
has_tests是
has_editorconfig否
has_linter_config是
has_precommit_config是

文档

100卓越
评分方式
30/30README
25/25文档目录
15/15文档 / 主页站点 — https://koaning.github.io/scikit-lego/
10/10仓库描述
10/10主题标签 — 3 个主题标签
10/10Wiki
所用输入
topicsscikit-learn, machine-learning, common-sense
has_wiki是
homepagehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
docs_sitehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
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？

48薄弱 · 占总体的 16%

安全态势

48薄弱
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 — 26 out of 26 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
3.8/7.5Code-Review — Found 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 5 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
4.5/7.5Maintained — 8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
0/5Packaging — 无数据
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 — 无数据
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4.8
已排除计分（无数据或不适用）：Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases。 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。

44薄弱 · 占总体的 4%

AI 代理上下文与指引

1危急
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）
0/40可读的提交历史 — 无数据
所用输入
has_llms_txt否
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
已排除计分（无数据或不适用）：可读的提交历史。 其余权重已重新归一化。

验证循环（构建 / 测试 / 类型检查）

73良好
评分方式
18/18一条命令的引导启动 — Makefile, docs/Makefile
22/22自动化测试
11/11Lint / 格式化配置
0/11静态类型检查
10/10可复现环境 — lockfile
0/10已体现的代理实践 — 无数据
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
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfile否
typed_language否
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainer否
has_linter_config是
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
已排除计分（无数据或不适用）：已体现的代理实践。 其余权重已重新归一化。

面向模型的代码可读性

55中等
评分方式
0/45可类型检查的代码 — Python，未配置类型检查
55/55可控的文件大小 — 采样的 136 个源文件中有 0 个超过 60KB
所用输入
primary_languagePython
largest_source_bytes56,157
source_files_sampled136
oversized_source_files0

关键数据

1,408GitHub 星标
62贡献者
28最近 12 个月提交数
6距最近推送天数
47发布版本数
1巴士系数（bus factor）
28开放议题
PyPI软件包生态系统数

更多细节

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8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 · 2026-07-17 08:00 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-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 14/24 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained8 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
不适用Packagingpackaging workflow not 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
不适用Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
直接依赖 4
注册表软件包版本约束清单文件
PyPInarwhals>=1.5.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.1.5pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.0pyproject.toml
PyPIsklearn-compat>=0.1.3pyproject.toml
全部依赖 177

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合：4 个直接依赖与 173 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
PyPInarwhals2.8.0直接
PyPIpandas2.3.3直接
PyPIscikit-learn1.7.2直接
PyPIsklearn-compat0.1.4直接
PyPIanyio4.11.0间接
PyPIappnope0.1.4间接
PyPIargon2-cffi25.1.0间接
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0间接
PyPIarrow1.3.0间接
PyPIasttokens3.0.0间接
PyPIasync-lru2.0.5间接
PyPIattrs25.4.0间接
PyPIbabel2.17.0间接
PyPIbackrefs5.9间接
PyPIbeautifulsoup44.14.2间接
PyPIbleach6.2.0间接
PyPIcertifi2025.10.5间接
PyPIcffi2.0.0间接
PyPIcfgv3.4.0间接
PyPIcharset-normalizer3.4.3间接
PyPIclarabel0.11.1间接
PyPIclick8.3.0间接
PyPIcmake4.1.0间接
PyPIcolorama0.4.6间接
PyPIcomm0.2.3间接
PyPIcontourpy1.3.2间接
PyPIcontourpy1.3.3间接
PyPIcoverage7.10.7间接
PyPIcvxpy1.7.3间接
PyPIcycler0.12.1间接
PyPIdebugpy1.8.17间接
PyPIdecorator5.2.1间接
PyPIdefusedxml0.7.1间接
PyPIdistlib0.4.0间接
PyPIexceptiongroup1.3.0间接
PyPIexecnet2.1.1间接
PyPIexecuting2.2.1间接
PyPIfastjsonschema2.21.2间接
PyPIfilelock3.25.2间接
PyPIfonttools4.62.1间接
PyPIformulaic1.2.1间接
PyPIfqdn1.5.1间接
PyPIghp-import2.1.0间接
PyPIgriffe1.14.0间接
PyPIh110.16.0间接
PyPIhttpcore1.0.9间接
PyPIhttpx0.28.1间接
PyPIidentify2.6.15间接
PyPIidna3.11间接
PyPIiniconfig2.1.0间接
PyPIinterface-meta1.3.0间接
PyPIipykernel6.30.1间接
PyPIipython8.37.0间接
PyPIipython9.6.0间接
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1间接
PyPIipywidgets8.1.7间接
PyPIisoduration20.11.0间接
PyPIjedi0.19.2间接
PyPIjinja23.1.6间接
PyPIjoblib1.5.2间接
PyPIjson50.12.1间接
PyPIjsonpointer3.0.0间接
PyPIjsonschema4.25.1间接
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1间接
PyPIjupyter1.1.1间接
PyPIjupyter-client8.6.3间接
PyPIjupyter-console6.6.3间接
PyPIjupyter-core5.8.1间接
PyPIjupyter-events0.12.0间接
PyPIjupyter-lsp2.3.0间接
PyPIjupyter-server2.18.2间接
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3间接
PyPIjupyterlab4.5.9间接
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0间接
PyPIjupyterlab-server2.28.0间接
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15间接
PyPIkiwisolver1.4.9间接
PyPIlark1.3.0间接
PyPIllvmlite0.45.1间接
PyPImarkdown3.9间接
PyPImarkupsafe3.0.3间接
PyPImatplotlib3.10.7间接
PyPImatplotlib-inline0.1.7间接
PyPImergedeep1.3.4间接
PyPImistune3.2.1间接
PyPImkdocs1.6.1间接
PyPImkdocs-autorefs1.4.3间接
PyPImkdocs-get-deps0.2.0间接
PyPImkdocs-material9.6.21间接
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1间接
PyPImkdocstrings0.30.1间接
PyPImkdocstrings-python1.18.2间接
PyPInbclient0.10.2间接
PyPInbconvert7.17.1间接
PyPInbformat5.10.4间接
PyPInest-asyncio1.6.0间接
PyPInodeenv1.9.1间接
PyPInotebook7.5.7间接
PyPInotebook-shim0.2.4间接
PyPInumba0.62.1间接
PyPInumpy1.26.4间接
PyPIosqp1.0.4间接
PyPIoverrides7.7.0间接
PyPIpackaging25.0间接
PyPIpaginate0.5.7间接
PyPIpandocfilters1.5.1间接
PyPIparso0.8.5间接
PyPIpathspec0.12.1间接
PyPIpexpect4.9.0间接
PyPIpillow12.2.0间接
PyPIplatformdirs4.5.0间接
PyPIpluggy1.6.0间接
PyPIpolars1.34.0间接
PyPIpolars-runtime-321.34.0间接
PyPIpre-commit4.3.0间接
PyPIprometheus-client0.23.1间接
PyPIprompt-toolkit3.0.52间接
PyPIpsutil7.1.0间接
PyPIptyprocess0.7.0间接
PyPIpure-eval0.2.3间接
PyPIpyarrow21.0.0间接
PyPIpycparser2.23间接
PyPIpygments2.20.0间接
PyPIpymdown-extensions10.16.1间接
PyPIpynndescent0.5.13间接
PyPIpyparsing3.2.5间接
PyPIpytest9.0.3间接
PyPIpytest-cov7.0.0间接
PyPIpytest-mock3.15.1间接
PyPIpytest-xdist3.8.0间接
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0间接
PyPIpython-discovery1.2.1间接
PyPIpython-json-logger4.0.0间接
PyPIpytz2025.2间接
PyPIpywin32311间接
PyPIpywinpty3.0.2间接
PyPIpyyaml6.0.3间接
PyPIpyyaml-env-tag1.1间接
PyPIpyzmq27.1.0间接
PyPIreferencing0.36.2间接
PyPIrequests2.33.1间接
PyPIrfc3339-validator0.1.4间接
PyPIrfc3986-validator0.1.1间接
PyPIrfc3987-syntax1.1.0间接
PyPIrpds-py0.27.1间接
PyPIruff0.15.10间接
PyPIscikit-lego0.9.9间接
PyPIscipy1.15.3间接
PyPIscipy1.16.2间接
PyPIscs3.2.9间接
PyPIsend2trash1.8.3间接
PyPIsetuptools80.9.0间接
PyPIsix1.17.0间接
PyPIsniffio1.3.1间接
PyPIsoupsieve2.8间接
PyPIstack-data0.6.3间接
PyPIterminado0.18.1间接
PyPIthreadpoolctl3.6.0间接
PyPItinycss21.4.0间接
PyPItomli2.3.0间接
PyPItornado6.5.5间接
PyPItqdm4.67.1间接
PyPItraitlets5.14.3间接
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20251008间接
PyPItyping-extensions4.15.0间接
PyPItzdata2025.2间接
PyPIumap-learn0.5.9.post2间接
PyPIuri-template1.3.0间接
PyPIurllib32.6.3间接
PyPIvirtualenv21.2.0间接
PyPIwatchdog6.0.0间接
PyPIwcwidth0.2.14间接
PyPIwebcolors24.11.1间接
PyPIwebencodings0.5.1间接
PyPIwebsocket-client1.9.0间接
PyPIwidgetsnbextension4.0.14间接
PyPIwrapt1.17.3间接
原始 JSON 报告 机器可读

反馈

发现这份报告有不准确之处，或有想法要分享？错误的测量、未识别的工具、建议、疑问——都欢迎提出。每条消息都会被阅读并得到回复。

登录过程中消息不会丢失。

相关记录

与 koaning/scikit-lego 共享目录标签或生态系统的已检测仓库。 并排阅读 →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperability卓越100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator卓越98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of Code卓越98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time series卓越96microsoft/FLAMLA fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.卓越92interpretml/interpretFit interpretable models. Explain blackbox machine learning. 优秀

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 v0.11.0—— 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.