Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-10 09:16 UTC

FormingWorlds / Zalmoxis

Planetary interior structure model

PythonApache-2.0★ 4 estrellas⑂ 1 forkdesde dic 2024Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

FormingWorlds/Zalmoxis tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (86/100) y la más baja, Community & Adoption (49/100). Se actualizó por última vez hace 6 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

Forming Worlds LabOrganización · dominio verificado
32 seguidores38 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 publicaciónEtiquetas
PyPIfwl-zalmoxis26.7.17241211hace 54 díasastronomyexoplanets

Métricas por categoría

Vitalidad

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

86Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 6 días
13.2/36Cadencia de commits — 19/52 semanas con commits
16.8/18Volumen de commits — 73 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year73
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year19
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 13 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 54 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~16 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count13
latest_release_tag26.07.17
releases_from_tagsno
days_since_latest_release54
mean_days_between_releases16
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?

49Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
7.7/60Estrellas — 4 estrellas
0/25Forks — 1 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1
stars4
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
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_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
45.1/80Descargas mensuales — 2412 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesfwl-zalmoxis
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2412
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?

70Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 60% de los commits
8.1/13.5Amplitud de contribuyentes — 6 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,596
Cómo se puntúa
33.3/42Resolución de issues — 79% de issues cerradas
28.4/30Aceptación de PR — 54/57 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs54
open_issues5
closed_issues19
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,792
closed_unmerged_prs3
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
20/20Dominio verificado
10.9/25Alcance del propietario — 32 seguidores de FormingWorlds
19.5/25Trayectoria — 38 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers32
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginFormingWorlds
public_repos38
account_age_days1449
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 54 días
20/20Historial de versiones — 11 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesfwl-zalmoxis
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish54

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

82Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 14 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_configno

Documentación

80Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://proteus-framework.org/Zalmoxis
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepagehttps://proteus-framework.org/Zalmoxis
docs_sitehttps://proteus-framework.org/Zalmoxis
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?

62Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 14 out of 14 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
3/7.5Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
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
7.5/7.5Maintained — 11 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — 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_aggregate5,3
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_packages46
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:fwl-zalmoxis@26.7.17 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 46 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.

55Moderado · 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 — 89 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,89
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes16.520
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
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_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.3/55Tamaños de archivo manejables — 2/149 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes119.538
source_files_sampled149
oversized_source_files2

Datos clave

4estrellas de GitHub
6contribuidores
73commits en los últimos 12 meses
6días desde el último push
13versiones publicadas
1factor bus
5issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

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

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3agregado

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 · 2026-09-10 09:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests14 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
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
10Maintained11 commit(s) and 6 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14,<1.18pyproject.toml
PyPItoml—pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPIpython-ternary—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIosfclient—pyproject.toml
PyPIzenodo-get—pyproject.toml
PyPIjax>=0.4.38pyproject.toml
PyPIdiffrax>=0.7pyproject.toml
Todas las dependencias 6

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 3 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdiffrax—directa
PyPIjax—directa
PyPIscipy—directa
PyPIpytest—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:fwl-zalmoxis@26.7.17 arrastra 46 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 agregadas — PyPI.