Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.30.0 · métricas 2.5.0 · 2026-08-04 07:15 UTC

DataDog / dd-apm-test-agent

Test agent for Datadog APM client libraries

PythonLicencia propia★ 82 estrellas⑂ 13 forksdesde jun 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

DataDog/dd-apm-test-agent tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (93/100) y la más baja, Engineering Quality (49/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

83
global / 100
Excelente

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.

83
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 70 se calibra a 83 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Datadog, Inc.Organización
3246 seguidores1198 repositorios públicosdesde ago 2010

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIddapm-test-agent1.64.13.184.833103hace 7 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

93Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 5 días
24.2/36Cadencia de commits — 35/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 136 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year136
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year35
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 7 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~5,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.64.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases5,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

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

62Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
31/60Estrellas — 82 estrellas
9/25Forks — 13 forks
14.2/15Observadores — 357 observadores
Datos de entrada utilizados
forks13
stars82
watchers357
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
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_badges2
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 3.184.833 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesddapm-test-agent
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads3.184.833
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?

74Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 55% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 50 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled50
top_contributor_share0,55
Cómo se puntúa
29/42Resolución de issues — 69% de issues cerradas
27.6/30Aceptación de PR — 302/328 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs302
open_issues17
closed_issues38
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d4
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,691
closed_unmerged_prs26
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 3246 seguidores de DataDog
25/25Trayectoria — 1198 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers3246
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginDataDog
public_repos1198
account_age_days5832
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 7 días
20/20Historial de versiones — 103 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesddapm-test-agent
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish7

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

49Débil · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepage
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?

65Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — 2 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
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 — sin datos
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): signed_releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages24
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:ddapm-test-agent@1.64.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 24 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.

70Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 99 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
legible_history_share0,99
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes8135
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — lapdog/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 21 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configslapdog/py.typed
agent_commit_share0,21
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (lapdog/py.typed)
51.5/55Tamaños de archivo manejables — 6/93 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes119.900
source_files_sampled93
oversized_source_files6

Datos clave

82estrellas de GitHub
50contribuidores
136commits en los últimos 12 meses
5días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
17issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 13 ⇿
0Estrellas
13Forks
96Versiones

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.

03581013151342021-092024-012026-06
Mayor 1Menor 62Parche 32

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6agregado

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 · 2026-08-04 07:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests2 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 13

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 13 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttpindirecta
PyPIddsketchindirecta
PyPIgrpcioindirecta
PyPIjinja2indirecta
PyPImsgpackindirecta
PyPIopentelemetry-protoindirecta
PyPIprotobufindirecta
PyPIpywin32indirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIrequests-aws4authindirecta
PyPItyping-extensionsindirecta
PyPIyarlindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:ddapm-test-agent@1.64.1 arrastra 24 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

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 v2.5.0, esquema v0.30.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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