Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-09 01:53 UTC

DataFog / datafog-python

Offline PII firewall for AI agents and LLM apps: fast local detection and redaction, Claude Code hook, LiteLLM guardrail. Zero network calls, one dependency.

PythonMIT★ 72 estrellas⑂ 14 forksdesde jun 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

DataFog/datafog-python tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Sustainability & Governance (58/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

DataFogOrganización
11 seguidores16 repositorios públicosdesde may 2023

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
PyPIdatafog4.8.134.036164hace 43 díaspiidetectionanonymizationprivacyregexperformance

Métricas por categoría

Vitalidad

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

87Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
20.8/36Cadencia de commits — 30/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 152 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year152
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year30
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 30 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 1 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~3,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count30
latest_release_tagv4.8.0a10
releases_from_tagsno
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases3,6

Comunidad y Adopción

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

67Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
30/60Estrellas — 72 estrellas
9.3/25Forks — 14 forks
0/15Observadores — 2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks14
stars72
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
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_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
60.4/80Descargas mensuales — 34.036 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdatafog
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads34.036
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?

58Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 78% de los commits
5.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 4 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,784
Cómo se puntúa
37/42Resolución de issues — 88% de issues cerradas
24.8/30Aceptación de PR — 123/149 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs123
open_issues2
closed_issues15
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,882
closed_unmerged_prs26
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 propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
7.8/25Alcance del propietario — 11 seguidores de DataFog
15.6/25Trayectoria — 16 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers11
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginDataFog
public_repos16
account_age_days1211
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 43 días
20/20Historial de versiones — 164 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdatafog
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish43

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8, tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://datafog.ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 19 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdata-privacy, nlp, python, sdk, pii, pii-detection, pii-redaction, data-protection, de-identification, anonymization, compliance, privacy-engineering, guardrails, llm, agent-security, ai-agents, claude-code, litellm, llm-security
has_wikisí
homepagehttps://datafog.ai
docs_sitehttps://datafog.ai
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?

66Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
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
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging. 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_packages7
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:datafog@4.8.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 7 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.

78Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 93 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10.927
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — justfile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8, tox.ini
11/11Verificación estática de tipos — datafog/py.typed
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
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
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsdatafog/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (datafog/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/82 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes25.240
source_files_sampled82
oversized_source_files0
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

72estrellas de GitHub
4contribuidores
152commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
30versiones publicadas
1factor bus
2issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'datafog' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for datafog carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 14 ⇿
0Estrellas
14Forks
13Versiones

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.

03581013151412024-032025-042026-05
Mayor 1Menor 8Parche 4

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8agregado

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 · 2026-09-09 01:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests4 out of 4 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 0/17 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 48

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 48 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttp—indirecta
PyPIautoflake2.2.1indirecta
PyPIblack26.3.1indirecta
PyPIblacken-docs1.13.0indirecta
PyPIcertifi—indirecta
PyPIcertifi2025.4.26indirecta
PyPIclick—indirecta
PyPIcryptography—indirecta
PyPIfastapi—indirecta
PyPIflake87.0.0indirecta
PyPIgliner—indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIisort5.13.2indirecta
PyPIjust0.8.162indirecta
PyPIlitellm—indirecta
PyPImypy1.9.0indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIpre-commit3.7.0indirecta
PyPIpresidio-analyzer—indirecta
PyPIprettier0.0.7indirecta
PyPIprotobuf—indirecta
PyPIpydantic—indirecta
PyPIpydantic2.11.4indirecta
PyPIpydantic-settings—indirecta
PyPIpydantic-settings2.3.4indirecta
PyPIpyspark—indirecta
PyPIpytesseract—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-benchmark—indirecta
PyPIpytest-benchmark4.0.0indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIruff0.3.4indirecta
PyPIsentencepiece—indirecta
PyPIspacy—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx7.2.6indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItox4.14.2indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPItyper—indirecta
PyPItyping-extensions—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:datafog@4.8.1 arrastra 7 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 agregadas — PyPI.