Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-18 22:25 UTC

HKUDS / nanobot

Ultra-lightweight, open-source, self-hosted personal AI agent framework in Python with WebUI, tools, memory, MCP, multi-agent workflows, automation, and chat apps

Python · TypeScriptMIT★ 48.325 estrellas⑂ 8539 forksdesde feb 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosServicio de redServidor MCPBibliotecaInterfaz webBot de chatcómo se determina
#ai-agent#ai-agents#openclaw#agent-framework#chatbot#chatops#discord-bot#llm-agents#llms#local-llm#mcp#model-context-protocol#multi-agent#openai-compatible#personal-ai-assistant#python#self-hosted#telegram-bot-ai-assistant#webui#workflow-automation

HKUDS/nanobot tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (88/100) y la más baja, Security (46/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

90
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.

90
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 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

✨Data Intelligence Lab@HKU✨Organización
13.549 seguidores92 repositorios públicosdesde nov 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
PyPInanobot-ai0.3.539.22016hace 3 díasagentaichatbot

Métricas por categoría

Vitalidad

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

88Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

87Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
22.8/36Cadencia de commits — 33/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 4460 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year4460
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 20 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 3 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~19,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count20
latest_release_tagv0.3.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases19,1

Comunidad y Adopción

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

85Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

98Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 48.325 estrellas
25/25Forks — 8539 forks
13/15Observadores — 217 observadores
Datos de entrada utilizados
forks8539
stars48.325
watchers217
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía 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_badges8
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.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?

74Bueno · 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)
11.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 50% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,495

Capacidad de respuesta a issues y PR

68Bueno
Cómo se puntúa
36/42Resolución de issues — 86% de issues cerradas
15.3/30Aceptación de PR — 1729/3399 PR decididos fusionados
10.4/13Newcomer PR acceptance — 8/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs1729
open_issues214
closed_issues1287
prs_merged_7d39
prs_decided_7d46
prs_merged_30d47
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,857
closed_unmerged_prs1670
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d10

Propiedad y custodia

76Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 13.549 seguidores de HKUDS
20.7/25Trayectoria — 92 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers13.549
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginHKUDS
public_repos92
account_age_days1404

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 3 días
20/20Historial de versiones — 16 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesnanobot-ai
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish3

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

84Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 15 out of 15 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://nanobot.wiki
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai-agent, ai-agents, openclaw, agent-framework, chatbot, chatops, discord-bot, llm-agents, llms, local-llm, mcp, model-context-protocol, multi-agent, openai-compatible, personal-ai-assistant, python, self-hosted, telegram-bot-ai-assistant, webui, workflow-automation
has_wikino
homepagehttps://nanobot.wiki
docs_sitehttps://nanobot.wiki
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?

46Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

42Débil
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 — 15 out of 15 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 15 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 — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
2/5Security-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
0/7.5Vulnerabilities — 31 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

62Moderado
Cómo se puntúa
8.7/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 2 afectados: dulwich 0.25.2 (high 8.8), pypdf 5.9.0 (high 7.5)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
28.4/40Sin avisos pendientes — 2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 401 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories91
affected_packages2
assessed_packages89
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2
direct_affected_packages2
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:nanobot-ai@0.3.5 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 89 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

Contexto y guía para agentes

100Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md, nanobot/templates/AGENTS.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://nanobot.wiki/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://nanobot.wiki/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, nanobot/templates/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes5314

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

62Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — tui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
6/10Práctica demostrada con agentes — 3 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configstui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

80Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (tui/tsconfig.json, webui/tsconfig.json)
52.7/55Tamaños de archivo manejables — 48/1153 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes218.636
source_files_sampled1153
oversized_source_files48

Interfaces legibles por máquina

20En riesgo
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_ofchat-bot, network-service

Datos clave

48.325estrellas de GitHub
99contribuidores
4460commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
20versiones publicadas
2factor bus
214issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 22 authors (cap 12)
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 8539 ⇿
0Estrellas
8539Forks
3Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

74007600780080008200840086008539242026-062026-072026-09
Mayor 0Menor 1Parche 2
OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2agregado

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 · 2026-09-18 22:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests15 out of 15 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 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities31 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 61
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItyper>=0.20.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIanthropic>=0.100.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.12.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIwebsockets>=15.0,<17.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIddgs>=9.5.5,<10.0.0pyproject.toml
PyPIoauth-cli-kit>=0.1.6,<1.0.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.3,<1.0.0pyproject.toml
PyPIreadability-lxml>=0.8.4,<1.0.0pyproject.toml
PyPIlxml-html-clean>=0.4.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=14.0.0,<15.0.0pyproject.toml
PyPIqrcode>=8.0pyproject.toml
PyPIcroniter>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIprompt-toolkit>=3.0.50,<4.0.0pyproject.toml
PyPIsetproctitle>=1.3.7,<2.0.0pyproject.toml
PyPIquestionary>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPImcp>=1.26.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIjson-repair>=0.57.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIchardet>=3.0.2,<6.0.0pyproject.toml
PyPIopenai>=2.8.0pyproject.toml
PyPItiktoken>=0.12.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIdulwich>=0.22.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.14.6,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.25.2pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=1.1.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.0pyproject.toml
PyPItzdata>=2025.2pyproject.toml
PyPItzlocal>=5.3.1,<6.0.0pyproject.toml
PyPIdefusedxml>=0.7.1,<1.0.0pyproject.toml
PyPIpypdf>=5.0.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpython-docx>=1.1.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpython-pptx>=1.0.0,<2.0.0pyproject.toml
npm@opentui/core0.5.10tui/package.json
npm@radix-ui/react-alert-dialog^1.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-dialog^1.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-dropdown-menu^2.1.4webui/package.json
npm@radix-ui/react-popover1.1.15webui/package.json
npm@radix-ui/react-select2.2.6webui/package.json
npm@radix-ui/react-slot^1.1.1webui/package.json
npm@radix-ui/react-tooltip^1.1.6webui/package.json
npmclass-variance-authority^0.7.1webui/package.json
npmclsx^2.1.1webui/package.json
npmdiff^9.0.0webui/package.json
npmi18next^26.0.6webui/package.json
npmlucide-react^0.469.0webui/package.json
npmmicromark-factory-space^2.0.1webui/package.json
npmqrcode^1.5.4webui/package.json
npmreact^18.3.1webui/package.json
npmreact-dom^18.3.1webui/package.json
npmreact-i18next^17.0.4webui/package.json
npmreact-syntax-highlighter^15.6.1webui/package.json
npmrehype-katex^7.0.1webui/package.json
npmremark-breaks^4.0.0webui/package.json
npmremark-gfm^4.0.0webui/package.json
npmremark-math^6.0.0webui/package.json
npmstreamdown2.5.0webui/package.json
npmtailwind-merge^2.6.0webui/package.json
Todas las dependencias no recopilado

No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Avisos de dependencias 2

Instalar pypi:nanobot-ai@0.3.5 arrastra 89 paquetes, directos y transitivos: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
dulwich0.25.2directaalta101.2.5
pypdf5.9.0directaalta816.16.1

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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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.