Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-27 16:52 UTC

BradyAJohnston / databpy

A set of data-oriented wrappers around the python API of Blender.

PythonGPL-3.0★ 31 estrellas⑂ 6 forksdesde dic 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

BradyAJohnston/databpy tiene un índice de salud de 69 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (77/100) y la más baja, Community & Adoption (44/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

69
global / 100
Bueno

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.

69
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 62 se calibra a 69 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Brady JohnstonCuenta personal
470 seguidores125 repositorios públicosdesde feb 2018Freelance scientific animator & developer.

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 publicaciónEtiquetas
PyPIdatabpy0.10.0417533hace 0 díasblenderpythonnumpy

Métricas por categoría

Vitalidad

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

73Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
8.3/36Cadencia de commits — 12/52 semanas con commits
12.6/18Volumen de commits — 24 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year24
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 31 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~37,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count31
latest_release_tagv0.10.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases37,9

Comunidad y Adopción

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

44Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
24/60Estrellas — 31 estrellas
5.8/25Forks — 6 forks
0/15Observadores — 2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks6
stars31
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (GPL-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_readmesí
has_licensesí
readme_badges4
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
48.3/80Descargas mensuales — 4175 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdatabpy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4175
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

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

61Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 96% de los commits
4.1/13.5Amplitud de contribuyentes — 3 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,955
Cómo se puntúa
35/42Resolución de issues — 83% de issues cerradas
24.7/30Aceptación de PR — 47/57 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs47
open_issues3
closed_issues15
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d3
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs10
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 propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
19.2/25Alcance del propietario — 470 seguidores de BradyAJohnston
25/25Trayectoria — 125 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers470
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginBradyAJohnston
public_repos125
account_age_days3160
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 33 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdatabpy
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

77Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://bradyajohnston.github.io/databpy/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://bradyajohnston.github.io/databpy/
docs_sitehttps://bradyajohnston.github.io/databpy/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

53Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 20 out of 20 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,1
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages140
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 140 dependencias resueltas con OSV. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

51Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://bradyajohnston.github.io/databpy/llms.txt)
25.1/40Historial de commits legible — 47 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://bradyajohnston.github.io/databpy/llms.txt
legible_history_share0,47
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/databpy/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
4/10Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configssrc/databpy/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/databpy/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/37 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes38.396
source_files_sampled37
oversized_source_files0

Datos clave

31estrellas de GitHub
3contribuidores
24commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
31versiones publicadas
1factor bus
3issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:databpy@0.10.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 6 ⇿
0Estrellas
6Forks
28Versiones

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.

123456612024-122025-102026-08
Mayor 0Menor 8Parche 20

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1agregado

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 · 2026-09-27 16:52 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests20 out of 20 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 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 1
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy—pyproject.toml
Todas las dependencias 140

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 1 paquetes directos y 139 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInumpy2.5.3directa
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanyio4.15.1indirecta
PyPIappnope1.0.0indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIbpy5.2.2indirecta
PyPIcattrs26.2.1indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcoverage7.16.2indirecta
PyPIcython3.3.0indirecta
PyPIdatabpy0.10.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.22indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfake-bpy-module20260927indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIgriffe1.15.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.20indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirecta
PyPIimportlib-resources7.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython9.17.1indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.9indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.2.3indirecta
PyPIjupyter-client8.10.0indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.21.1indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.6.4indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.1indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.11.1indirecta
PyPInest-asyncio21.7.3indirecta
PyPInodebpy520.29.0indirecta
PyPInotebook7.6.3indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.12.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIplum-dispatch2.10.1indirecta
PyPIpolars1.44.2indirecta
PyPIpolars-runtime-321.44.2indirecta
PyPIprometheus-client0.26.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.4indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.5indirecta
PyPIpydantic-core2.46.5indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-json-logger4.2.0indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpywinpty3.0.5indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.2.0indirecta
PyPIquarto-cli1.10.18indirecta
PyPIquartodoc0.11.1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIruff0.16.9indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.10indirecta
PyPIsphobjinv2.4indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItornado6.5.10indirecta
PyPItraitlets5.16.1indirecta
PyPIty0.0.84indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.4indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcwidth0.9.1indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.2indirecta
PyPIwheel0.48.0indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 140 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son 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 agregadas — PyPI.