捷克語維基百科的「SDK」文章品質得分為 0.2 分（截至2025年7月1日）.
這篇文章是意大利語維基百科中品質最好的。 然而，本文最流行的語言版本是英語。 自「SDK」文章創建以來，其內容由 4 名捷克語維基百科註冊用戶撰寫，並由 103 名所有語言的註冊維基百科用戶編輯。 該文章在捷克語維基百科中被引用 6 次，在所有語言中被引用 78 次。
2001 年以來作者的最高興趣排名：
2008年以來的最高人氣排名：
WikiRank 資料庫中本文有 14 種語言版本（所考慮的 55 個維基百科語言版本）。
品質和受歡迎程度評估是基於 2025年7月1日的維基百科轉儲（包括前幾年的修訂歷史和頁面瀏覽量）。
下表顯示了最高品質的文章的語言版本。
| # | 语言 | 质量等级 | 质量分数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 意大利語 (it) Sdk |  | 1.8052 |
| 2 | 英語 (en) SDK | | 0.2539 |
| 3 | 捷克語 (cs) SDK | | 0.1824 |
| 4 | 法語 (fr) SDK | | 0.1735 |
| 5 | 德語 (de) SDK | | 0.1541 |
| 6 | 克羅地亞語 (hr) SDK | | 0.1298 |
| 7 | 瑞典語 (sv) SDK | | 0.1005 |
| 8 | 塞爾維亞語 (sr) СДК | | 0.0934 |
| 9 | 日語 (ja) SDK | | 0.0933 |
| 10 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) SDK (razvrstavanje) | | 0.0926 |
下表顯示了本文最受歡迎的語言版本。
| # | 语言 | 人气奖 | 相对人气 |
|---|---|---|---|
| 1 | 英語 (en) SDK |
 | 272 |
| 2 | 法語 (fr) SDK |
 | 150 |
| 3 | 德語 (de) SDK |
 | 89 |
| 4 | 俄語 (ru) СДК |
| 74 |
| 5 | 日語 (ja) SDK |
| 67 |
| 6 | 捷克語 (cs) SDK |
| 61 |
| 7 | 塞爾維亞語 (sr) СДК |
| 22 |
| 8 | 克羅地亞語 (hr) SDK |
| 17 |
| 9 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) SDK (razvrstavanje) |
| 17 |
| 10 | 越南語 (vi) SDK |
| 17 |
下表顯示了作者最感興趣的文章的語言版本。
| # | 语言 | 引证指数奖 | 相对引证指数 |
|---|---|---|---|
| 1 | 韓語 (ko) SDK |
 | 13 |
| 2 | 越南語 (vi) SDK |
| 13 |
| 3 | 塞爾維亞-克羅地亞語 (sh) SDK (razvrstavanje) |
| 12 |
| 4 | 日語 (ja) SDK |
| 11 |
| 5 | 捷克語 (cs) SDK |
 | 6 |
| 6 | 法語 (fr) SDK |
 | 5 |
| 7 | 克羅地亞語 (hr) SDK |
| 5 |
| 8 | 塞爾維亞語 (sr) СДК |
| 4 |
| 9 | 英語 (en) SDK |
 | 3 |
| 10 | 俄語 (ru) СДК |
| 3 |
| 最佳排名 | 捷克語: 33106 07.2015 |
全球: 61688 03.2008 |
| 最佳排名 | 捷克語: 16432 04.2018 |
全球: 92019 10.2015 |
2025年9月26日，在多語言維基百科中，網路使用者最常閱讀以下主題的文章：克劳迪娅·卡尔迪纳莱、一戰再戰、ChatGPT、今際之國的闖關者、健力士、2025年逝世人物列表、本雅明·内塔尼亚胡、弗莱德·希尔顿、查理·柯克、Arthur Guinness。
捷克語維基百科當天最受歡迎的文章是：Václav Nedomanský、Terezie Kovalová、Michal Strnad、Claudia Cardinalová、Tatiana Dyková、Volby do Poslanecké sněmovny Parlamentu České republiky 2025、David Prachař、Roman Štabrňák、Franz Kafka、Svatý Václav.
該計畫旨在對維基百科各種語言版本的文章進行自動相對評估。 目前，該服務允許比較 55 種語言的超過 4,400 萬篇維基百科文章。 文章的品質分數是根據 2025年7月的維基百科轉儲。 在計算作者當前的受歡迎程度和興趣時，考慮了 2025年6月的數據。 對於作者受歡迎程度和興趣的歷史價值，WikiRank 使用了 2001 年至 2025 年的數據。 更多資訊
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在哪裡：
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由於公式中歸一化指標的四捨五入值，計算結果可能略有不同
