Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-12 21:05 UTC

FlagOpen / FlagEmbedding

Retrieval and Retrieval-augmented LLMs

Python · Jupyter NotebookMIT★ 12.042 estrellas⑂ 901 forksdesde ago 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

FlagOpen/FlagEmbedding tiene un índice de salud de 63 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Community & Adoption (73/100) y la más baja, Security (21/100). Se actualizó por última vez hace 112 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

63
global / 100
Moderado

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.

63
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 59 se calibra a 63 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

FlagOpenOrganización
1031 seguidores32 repositorios públicosdesde sept 2022

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
PyPIFlagEmbedding1.4.0-31hace 112 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

52Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
9.9/36Recencia de pushúltimo push hace 112 días
7.6/36Cadencia de commits11/52 semanas con commits
16.3/18Volumen de commits64 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year64
human_commit_share1
days_since_last_push112
active_weeks_last_year11
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones7 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 112 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~156,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count7
latest_release_tagv1.4.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release112
mean_days_between_releases156,2

Comunidad y Adopción

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

73Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas12.042 estrellas
24.6/25Forks901 forks
9.8/15Observadores59 observadores
Datos de entrada utilizados
forks901
stars12.042
watchers59
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
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_badges5
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?

72Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.8/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 30% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes64 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled64
top_contributor_share0,299
Cómo se puntúa
14.1/42Resolución de issues34% de issues cerradas
26.1/30Aceptación de PR203/233 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs203
open_issues879
closed_issues445
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,336
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
21.7/25Alcance del propietario1031 seguidores de FlagOpen
18.8/25Trayectoria32 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers1031
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginFlagOpen
public_repos32
account_age_days1415
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 112 días
20/20Historial de versiones31 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesFlagEmbedding
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish112

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

72Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI1 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-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
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 proyectohttp://www.bge-model.com/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics6 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsembeddings, information-retrieval, llm, sentence-embeddings, text-semantic-similarity, retrieval-augmented-generation
has_wikino
homepagehttp://www.bge-model.com/
docs_sitehttp://www.bge-model.com/
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?

21En riesgo · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependenciasbiblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsdocs/requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
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_packages61
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:FlagEmbedding@1.4.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 61 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.

49Débil · 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)
27.2/40Historial de commits legible51 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,51
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
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-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.8/55Tamaños de archivo manejables12/540 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes75.908
source_files_sampled540
oversized_source_files12
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 ejecutablesexamples, 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

12.042estrellas de GitHub
64contribuidores
64commits en los últimos 12 meses
112días desde el último push
7versiones publicadas
2factor bus
879issues 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 (2026/08/12 21:04:43 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 ★ / 901 ⇿
0Estrellas
901Forks
7Versiones

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.

02004006008001000899172023-082025-022026-07
Mayor 0Menor 1Parche 2

Cada punto abarca 3 días.

Todas las dependencias 49

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 49 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccelerateindirecta
PyPIbitsandbytesindirecta
PyPIdatasetsindirecta
PyPIdatasets2.14.0indirecta
PyPIdeepspeedindirecta
PyPIeinopsindirecta
PyPIfaiss-gpu1.7.2indirecta
PyPIflagembeddingindirecta
PyPIflash-attnindirecta
PyPIftfyindirecta
PyPIfunc-timeout4.3.5indirecta
PyPIir-datasetsindirecta
PyPIjinja2indirecta
PyPIlangchain0.0.244indirecta
PyPIlangchain-openai0.0.6indirecta
PyPImodelscopeindirecta
PyPImteb1.1.1indirecta
PyPImyst-nbindirecta
PyPImyst-parserindirecta
PyPInumpy1.23.3indirecta
PyPIopenai0.27.4indirecta
PyPIpandas2.2.1indirecta
PyPIpeftindirecta
PyPIpeft0.10.0indirecta
PyPIprotobufindirecta
PyPIpydata-sphinx-themeindirecta
PyPIpyserini0.21.0indirecta
PyPIrank-bm250.2.2indirecta
PyPIrapidfuzz3.6.1indirecta
PyPIsentence-transformersindirecta
PyPIsentencepieceindirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-designindirecta
PyPIsql-metadata2.10.0indirecta
PyPIsqlglot22.1.1indirecta
PyPItiktoken0.4.0indirecta
PyPItiktoken0.6.0indirecta
PyPItimmindirecta
PyPItorchindirecta
PyPItorch2.0.1indirecta
PyPItorch-geometric2.3.1indirecta
PyPItorchvisionindirecta
PyPItornado6.4indirecta
PyPItqdm4.65.0indirecta
PyPItransformersindirecta
PyPItransformers4.30.2indirecta
PyPItransformers4.41.1indirecta
PyPIurllib31.25.11indirecta
PyPIvllm0.7.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:FlagEmbedding@1.4.0 arrastra 61 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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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