Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 04:44 UTC

Akegarasu / lora-scripts

SD-Trainer. LoRA & Dreambooth training scripts & GUI use kohya-ss's trainer, for diffusion model.

PythonAGPL-3.0★ 6110 estrellas⑂ 696 forksdesde ene 2023Ver en GitHub ↗

Akegarasu/lora-scripts tiene un índice de salud de 38 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es Community & Adoption (72/100) y la más baja, Engineering Quality (25/100). Se actualizó por última vez hace 6 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

38
global / 100
Débil

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

38
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 47 se calibra a 45 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

秋葉杏Cuenta personal
3622 seguidores62 repositorios públicosdesde feb 2018

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIlibraryapunta a otro repositorio; no se puntúa3.2.4815673hace 5 días

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

49Débil · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 6 días
1.4/36Cadencia de commits2/52 semanas con commits
7.6/18Volumen de commits6 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year6
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year2
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones12 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 691 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~54,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count12
latest_release_tagv1.10.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release691
mean_days_between_releases54,7

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

72Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas6110 estrellas
23.7/25Forks696 forks
8.6/15Observadores36 observadores
Datos de entrada utilizados
forks696
stars6110
watchers36
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (AGPL-3.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges4
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

56Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 91% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes29 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled29
top_contributor_share0,906
Cómo se puntúa
33.7/42Resolución de issues80% de issues cerradas
17.9/30Aceptación de PR46/77 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs46
open_issues132
closed_issues533
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,802
closed_unmerged_prs31
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
25/25Alcance del propietario3622 seguidores de Akegarasu
25/25Trayectoria62 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers3622
owner_typeUser
is_verified
owner_loginAkegarasu
public_repos62
account_age_days3113
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

25En riesgo · 19% del índice global
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
0/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_testsno
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdreambooth, finetune, lora, stable-diffusion
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

33En riesgo · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests0 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowsin datos
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionssin datos
0/7.5Vulnerabilities74 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate1,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dangerous-Workflow, Packaging, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages63
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:library@3.2.4 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 63 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

40Débil · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
16/40Historial de commits legible30 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,3
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
0/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposmikazuki/tsconfig.json
10/10Entorno reproducibleDockerfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testsno
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configsmikazuki/tsconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (mikazuki/tsconfig.json)
50.9/55Tamaños de archivo manejables17/229 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes288.821
source_files_sampled229
oversized_source_files17
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesnotebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

6110estrellas de GitHub
29contribuidores
6commits en los últimos 12 meses
6días desde el último push
12versiones publicadas
1factor bus
132issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'library' points at a different repository (https://github.com/chapmanjacobd/library/); excluded from ecosystem scoring

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 696 ⇿
0Estrellas
696Forks
12Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

0125250375500625750674172023-012024-112026-08
Mayor 0Menor 9Parche 3

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 1.6 / 10
1.6agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-28 04:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
n/dDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
n/dPackagingpackaging 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
n/dToken-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities74 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 44

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 44 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccelerate0.30.0indirecta
PyPIaccelerate0.33.0indirecta
PyPIaltair4.2.2indirecta
PyPIbitsandbytes0.44.0indirecta
PyPIbitsandbytes0.46.0indirecta
PyPIdadaptation3.1indirecta
PyPIdiffusers0.25.0indirecta
PyPIeasygui0.98.3indirecta
PyPIeinops0.7.0indirecta
PyPIfastapi0.95.1indirecta
PyPIftfy6.1.1indirecta
PyPIgradio3.44.2indirecta
PyPIhttpx0.24.1indirecta
PyPIhuggingface-hub0.24.5indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIlion-pytorch0.0.6indirecta
PyPIlion-pytorch0.1.2indirecta
PyPIlycoris-lora3.2.0.post2indirecta
PyPInumpyindirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
PyPIopen-clip-torch2.20.0indirecta
PyPIopencv-python4.8.1.78indirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpillowindirecta
PyPIprodigy-plus-schedule-freeindirecta
PyPIprodigy-plus-schedule-free1.9.0indirecta
PyPIprodigyopt1.0indirecta
PyPIprodigyopt1.1.2indirecta
PyPIpytorch-lightning1.9.0indirecta
PyPIpytorch-optimizer3.7.0indirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIrich13.7.0indirecta
PyPIsafetensors0.4.2indirecta
PyPIsafetensors0.4.4indirecta
PyPIschedulefree1.4indirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIsentencepiece0.2.0indirecta
PyPItensorboardindirecta
PyPItensorboard2.10.1indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItransformers4.44.0indirecta
PyPIuvicorn0.22.0indirecta
PyPIvoluptuous0.13.1indirecta
PyPIwandb0.16.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:library@3.2.4 arrastra 63 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.