Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-18 19:44 UTC

CrowdStrike / falconpy

The CrowdStrike Falcon SDK for Python

PythonUnlicense★ 516 estrellas⑂ 172 forksdesde nov 2020Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

CrowdStrike/falconpy tiene un índice de salud de 97 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Security (100/100) y la más baja, AI Readiness (54/100). Se actualizó por última vez hace 29 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

97
global / 100
Excepcional

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.

97
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 85 se calibra a 97 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

CrowdStrikeOrganización · dominio verificado
1433 seguidores276 repositorios públicosdesde sept 2012

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIcrowdstrike-falconpy1.6.51.674.526112hace 29 díasapicrowdstrikecrowdstrike-falcondevsecopsfalconoauth2sdk

Métricas por categoría

Vitalidad

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

85Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 29 días
24.9/36Cadencia de commits36/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits699 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year699
human_commit_share1
days_since_last_push29
active_weeks_last_year36
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 29 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~50,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.6.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release29
mean_days_between_releases50,1

Comunidad y Adopción

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

85Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
44/60Estrellas516 estrellas
18.6/25Forks172 forks
6.4/15Observadores15 observadores
Datos de entrada utilizados
forks172
stars516
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Unlicense)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges25
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales1.674.526 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagescrowdstrike-falconpy
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.674.526
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?

78Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
6.7/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 70% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes48 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled48
top_contributor_share0,702
Cómo se puntúa
40.6/42Resolución de issues97% de issues cerradas
27/30Aceptación de PR446/495 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs446
open_issues15
closed_issues435
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,967
closed_unmerged_prs49
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
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
22.7/25Alcance del propietario1433 seguidores de CrowdStrike
25/25Trayectoria276 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers1433
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginCrowdStrike
public_repos276
account_age_days5103
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 29 días
20/20Historial de versiones112 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagescrowdstrike-falconpy
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish29

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

88Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI16 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.flake8, .pylintrc
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://developer.crowdstrike.com/sdks/python/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicscrowdstrike, oauth2, falconpy, python3, python38, python39, devsecops, crowdstrike-apis, sdk, api, python, python-3, python310, falcon, python311, security, security-automation, python312, python313, python314
has_wiki
homepagehttps://developer.crowdstrike.com/sdks/python/
docs_sitehttps://developer.crowdstrike.com/sdks/python/
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

100Excepcional · 16% del índice global

Postura de seguridad

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependenciasbiblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
20/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements.txt
has_codeql_workflow
has_security_policy
has_dependabot_config
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. 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_packages5
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:crowdstrike-falconpy@1.6.5 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 5 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.

54Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://developer.crowdstrike.com/llms.txt)
1.6/40Historial de commits legible3 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://developer.crowdstrike.com/llms.txt
legible_history_share0,03
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.flake8, .pylintrc
11/11Verificación estática de tipossrc/falconpy/py.typed
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configssrc/falconpy/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (src/falconpy/py.typed)
53.7/55Tamaños de archivo manejables17/707 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes145.469
source_files_sampled707
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 ejecutablessamples
Datos de entrada utilizados
example_dirssamples
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

516estrellas de GitHub
48contribuidores
699commits en los últimos 12 meses
29días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
15issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/18 19:41:32 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 172 ⇿
0Estrellas
172Forks
100Versiones

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.

0408012016020017142020-112023-102026-09
Mayor 1Menor 10Parche 89

Cada punto abarca 6 días.

Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIrequestspyproject.toml
PyPIurllib3pyproject.toml
Todas las dependencias 40

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 36 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIrequestsdirecta
PyPIrequests2.32.5directa
PyPIurllib3directa
PyPIurllib32.6.3directa
PyPIbanditindirecta
PyPIboto3indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.5indirecta
PyPIclickindirecta
PyPIcoloramaindirecta
PyPIcoverageindirecta
PyPIcrowdstrike-falconpyindirecta
PyPIcrowdstrike-falconpy1.6.0indirecta
PyPIdarkdetectindirecta
PyPIdearpygui2.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIfiletype1.2.0indirecta
PyPIflake8indirecta
PyPIgooeyindirecta
PyPIhatchlingindirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIipythonindirecta
PyPIkivy2.3.1indirecta
PyPIkivy-garden0.1.5indirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPIpydocstyleindirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyqt66.10.2indirecta
PyPIpyqt6-qt66.10.2indirecta
PyPIpyqt6-sip13.11.1indirecta
PyPIpyside6indirecta
PyPIpyside66.10.2indirecta
PyPIpyside6-addons6.10.2indirecta
PyPIpyside6-essentials6.10.2indirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIshiboken66.10.2indirecta
PyPItabulateindirecta
PyPItermcolorindirecta
PyPIwxpython4.2.5indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:crowdstrike-falconpy@1.6.5 arrastra 5 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

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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.