Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.14.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 23:16 UTC

HiDiHo01 / python-frank-energie

Asynchronous Python package for Frank Energie. Retrieve energy prices for Frank energie.

PythonApache-2.0★ 10 estrellas⑂ 3 forksdesde abr 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#automation#homeassistant#homeassistant-integration#python#python3

HiDiHo01/python-frank-energie tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (92/100) y la más baja, AI Readiness (32/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran 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

RoyCuenta personal
12 seguidores39 repositorios públicosdesde dic 2021

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIpython-frank-energie2026.7.18-57hace 0 díashome-assistantenergyasyncasyncioapifrank-energie

Métricas por categoría

Vitalidad

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

92Excelente · 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 — 327 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year327
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 28 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~8,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count28
latest_release_tagv2026.7.18-beta.7
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases8,8
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?

33En riesgo · 17% del índice global

Popularidad y adopción

18Crítico
Cómo se puntúa
15.5/60Estrellas — 10 estrellas
2.5/25Forks — 3 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks3
stars10
watchers1
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 (Apache-2.0)
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?

68Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

53Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 48% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 10 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled10
top_contributor_share0,481

Capacidad de respuesta a issues y PR

82Excelente
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
26.5/30Aceptación de PR — 105/119 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/26 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs105
open_issues0
closed_issues6
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs14
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

48Débil
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
8/25Alcance del propietario — 12 seguidores de HiDiHo01
20.8/25Trayectoria — 39 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers12
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginHiDiHo01
public_repos39
account_age_days1660
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 0 días
20/20Historial de versiones — 57 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespython-frank-energie
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8, .pylintrc
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 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

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsautomation, homeassistant, homeassistant-integration, python, python3
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?

67Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

67Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 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
1.5/7.5Code-Review — Found 7/26 approved changesets -- score normalized to 2
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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.

32En riesgo · 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)

48Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8, .pylintrc
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
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

51Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
51.1/55Tamaños de archivo manejables — 2/28 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes173.122
source_files_sampled28
oversized_source_files2

Datos clave

10estrellas de GitHub
10contribuidores
327commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
28versiones publicadas
2factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7agregado

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 23:15 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
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 7/26 approved changesets -- score normalized to 2
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10SASTSAST tool is run on all commits
4Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIaiohttp>=3.13.5pyproject.toml
PyPIPyJWT>=2.10.1pyproject.toml
PyPIcryptography>=44.0.1pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.10.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIidna>=3.7pyproject.toml
Todas las dependencias 94

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 6 paquetes directos y 88 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttp3.14.1directa
PyPIcryptography49.0.0directa
PyPIidna3.18directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyjwt2.13.0directa
PyPItyping-extensions4.16.0directa
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIaresponses—indirecta
PyPIaresponses3.0.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbandit1.9.4indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIblacken-docs1.20.0indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcodespell2.4.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdparse0.6.4indirecta
PyPIfilelock3.31.0indirecta
PyPIfreezegun—indirecta
PyPIfreezegun1.5.5indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjoserfc1.7.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImarshmallow4.3.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInltk3.10.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpip26.1.2indirecta
PyPIplatformdirs4.10.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpoetry2.4.1indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIpre-commit-hooks6.0.0indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.4.4indirecta
PyPIpython-frank-energie—indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIregex2026.7.10indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIruamel-yaml0.19.1indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPIruff0.15.22indirecta
PyPIsafety3.8.1indirecta
PyPIsafety-schemas0.0.16indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIstevedore5.9.0indirecta
PyPIsyrupy—indirecta
PyPIsyrupy5.5.3indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItomlkit0.15.1indirecta
PyPItqdm4.69.0indirecta
PyPItruststore0.10.4indirecta
PyPItyper0.25.1indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIvirtualenv21.6.1indirecta
PyPIvulture2.16indirecta
PyPIyarl1.24.2indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

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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 v0.14.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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