Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.12.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 00:29 UTC

GreyNoise-Intelligence / pygreynoise

Python3 library and command line for GreyNoise

PythonMIT★ 177 estrellas⑂ 27 forksdesde dic 2017Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#internet#scanning#threat-intelligence#security

GreyNoise-Intelligence/pygreynoise tiene un índice de salud de 73 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (84/100) y la más baja, AI Readiness (45/100). Se actualizó por última vez hace 8 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

73
global / 100
Bueno

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.

73
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 64 se calibra a 73 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

GreyNoise IntelligenceOrganización
113 seguidores68 repositorios públicosdesde sept 2017

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
PyPIgreynoise3.1.0-33hace 8 díasinternetscanningsecuritythreat-intelligence

Métricas por categoría

Vitalidad

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

56Moderado · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

38Débil
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 8 días
2.1/36Cadencia de commits — 3/52 semanas con commits
5.4/18Volumen de commits — 3 commits en el último año
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
commits_last_year3
human_commit_share—
days_since_last_push8
active_weeks_last_year3

Disciplina de publicación

84Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 20 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 8 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~137,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count20
latest_release_tagv3.1.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases137,8
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?

52Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

54Moderado
Cómo se puntúa
36.4/60Estrellas — 177 estrellas
11.8/25Forks — 27 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks27
stars177
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia 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_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
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?

76Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

60Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 48% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 14 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,485

Capacidad de respuesta a issues y PR

67Bueno
Cómo se puntúa
37.1/42Resolución de issues — 88% de issues cerradas
11.8/30Aceptación de PR — 318/811 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/12 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs318
open_issues9
closed_issues68
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,883
closed_unmerged_prs493
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

87Excelente
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
14.8/25Alcance del propietario — 113 seguidores de GreyNoise-Intelligence
25/25Trayectoria — 68 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers113
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginGreyNoise-Intelligence
public_repos68
account_age_days3224
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 8 días
20/20Historial de versiones — 33 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgreynoise
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish8

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

84Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

84Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsinternet, scanning, threat-intelligence, security
has_wikisí
homepage—
docs_site—
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?

54Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

54Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0.5/2.5CI-Tests — 6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 8/12 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
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
1.5/7.5Maintained — 2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
0/5Packaging — sin datos
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
1/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

45Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

1Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legible — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

76Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

50Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
50.2/55Tamaños de archivo manejables — 2/23 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes86.125
source_files_sampled23
oversized_source_files2

Datos clave

177estrellas de GitHub
14contribuidores
3commits en los últimos 12 meses
8días desde el último push
20versiones publicadas
2factor bus
9issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4agregado

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 · 2026-07-18 00:29 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
2CI-Tests6 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 8/12 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained2 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
n/dPackagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
2SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 2
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 21
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIClick<=8.1.8pyproject.toml
PyPIClick==8.4.1pyproject.toml
PyPIansimarkup==2.2.0pyproject.toml
PyPIcachetools==5.5.2pyproject.toml
PyPIcachetools==6.2.6pyproject.toml
PyPIcachetools==7.0.5pyproject.toml
PyPIcolorama==0.4.6pyproject.toml
PyPIclick-default-group==1.2.4pyproject.toml
PyPIclick-repl==0.3.0pyproject.toml
PyPIdict2xml==1.7.8pyproject.toml
PyPIjinja2==3.1.6pyproject.toml
PyPImaxminddb==2.6.3pyproject.toml
PyPImaxminddb==2.8.2pyproject.toml
PyPImaxminddb==3.1.1pyproject.toml
PyPImore-itertools==10.5.0pyproject.toml
PyPImore-itertools==10.8.0pyproject.toml
PyPImore-itertools==11.1.0pyproject.toml
PyPIrequests==2.32.4pyproject.toml
PyPIrequests==2.32.5pyproject.toml
PyPIrequests==2.34.2pyproject.toml
PyPIsix==1.17.0pyproject.toml
Todas las dependencias 61

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 40 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIansimarkup2.2.0directa
PyPIcachetools5.5.2directa
PyPIcachetools6.2.6directa
PyPIcachetools7.0.5directa
PyPIclick—directa
PyPIclick8.4.1directa
PyPIclick-default-group1.2.4directa
PyPIclick-repl0.3.0directa
PyPIcolorama0.4.6directa
PyPIdict2xml1.7.8directa
PyPIjinja23.1.6directa
PyPImaxminddb2.6.3directa
PyPImaxminddb2.8.2directa
PyPImaxminddb3.1.1directa
PyPImore-itertools10.5.0directa
PyPImore-itertools10.8.0directa
PyPImore-itertools11.1.0directa
PyPIrequests2.32.4directa
PyPIrequests2.32.5directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIsix1.17.0directa
PyPIadvbumpversion1.2.0indirecta
PyPIblack24.8.0indirecta
PyPIblack25.11.0indirecta
PyPIblack26.3.1indirecta
PyPIflake87.1.2indirecta
PyPIflake87.3.0indirecta
PyPIipython8.13.0indirecta
PyPIipython8.18.1indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.10.0indirecta
PyPIipython9.12.0indirecta
PyPIisort5.13.2indirecta
PyPIisort6.1.0indirecta
PyPIisort8.0.1indirecta
PyPImock5.2.0indirecta
PyPIpylint3.2.7indirecta
PyPIpylint3.3.9indirecta
PyPIpylint4.0.5indirecta
PyPIpytest8.3.5indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-cov5.0.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIrestructuredtext-lint2.0.2indirecta
PyPIsphinx7.1.2indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-click6.0.0indirecta
PyPIsphinx-click6.2.0indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPItox4.25.0indirecta
PyPItox4.30.3indirecta
PyPItox4.52.0indirecta
PyPItwine6.1.0indirecta
PyPItwine6.2.0indirecta
PyPIyamllint1.35.1indirecta
PyPIyamllint1.37.1indirecta
PyPIyamllint1.38.0indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

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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 v0.12.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.