Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 19:46 UTC

JessicaTegner / pypandoc

Thin wrapper for "pandoc" (MIT)

PythonMIT★ 1151 estrellas⑂ 119 forksdesde nov 2011Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

JessicaTegner/pypandoc tiene un índice de salud de 84 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (82/100) y la más baja, AI Readiness (57/100). Se actualizó por última vez hace 15 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

84
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.

84
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 71 se calibra a 84 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Jessica TegnerCuenta personal
102 seguidores22 repositorios públicosdesde abr 2014@BeMyEyes

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 publicación
PyPIpypandoc1.175.083.30162hace 165 días
PyPIpypandoc_binary1.173.229.79911hace 165 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

61Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 15 días
6.9/36Cadencia de commits10/52 semanas con commits
17.7/18Volumen de commits93 commits en el último año
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
commits_last_year93
human_commit_share0,8
days_since_last_push15
active_weeks_last_year10
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones8 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 164 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~309 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count8
latest_release_taglatest
releases_from_tagsno
days_since_latest_release164
mean_days_between_releases309

Comunidad y Adopción

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

79Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
49.6/60Estrellas1151 estrellas
17.3/25Forks119 forks
6.7/15Observadores17 observadores
Datos de entrada utilizados
forks119
stars1151
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia 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_readme
has_license
readme_badges10
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales8.313.100 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespypandoc, pypandoc_binary
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads8.313.100
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?

72Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
16.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 26% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes63 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled63
top_contributor_share0,263
Cómo se puntúa
36.5/42Resolución de issues87% de issues cerradas
25.6/30Aceptación de PR196/230 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs196
open_issues27
closed_issues180
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,87
closed_unmerged_prs34
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
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
14.5/25Alcance del propietario102 seguidores de JessicaTegner
21.9/25Trayectoria22 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers102
owner_typeUser
is_verified
owner_loginJessicaTegner
public_repos22
account_age_days4531
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble2 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 165 días
20/20Historial de versiones62 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespypandoc, pypandoc_binary
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish165

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

82Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.flake8, pyproject.toml ([tool.isort])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttp://pypi.python.org/pypi/pypandoc/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics10 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspypandoc, formatting, markdown, html, pdf, python, pandoc, pdf-generation, hacktoberfest, hacktoberfest2022
has_wikino
homepagehttp://pypi.python.org/pypi/pypandoc/
docs_sitehttp://pypi.python.org/pypi/pypandoc/
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

63Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
3/7.5Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,4
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosel conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories10
affected_packages5
assessed_packages25
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 5
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 25 dependencias resueltas con OSV. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

57Moderado · 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)
31.3/40Historial de commits legible47 de 80 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,588
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.flake8, pyproject.toml ([tool.isort])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes22 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado7 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,22
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,07
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables0/11 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes37.211
source_files_sampled11
oversized_source_files0
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
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

1151estrellas de GitHub
63contribuidores
93commits en los últimos 12 meses
15días desde el último push
8versiones publicadas
2factor bus
27issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

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

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 119 ⇿
0Estrellas
119Forks
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.

02040608010012011742013-062019-112026-03
Mayor 0Menor 1Parche 1

Cada punto abarca 12 días.

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 · 2026-08-27 19:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/7 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 32 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 25

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 25 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIimportlib-metadata6.7.0indirecta
PyPIiniconfig2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIpackaging24.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIpluggy1.2.0indirecta
PyPIpluggy1.5.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest7.4.4indirecta
PyPIpytest8.3.5indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytinytex0.3.3indirecta
PyPIpytinytex0.5.0indirecta
PyPItomli2.0.1indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItyping-extensions4.13.2indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-extensions4.7.1indirecta
PyPIzipp3.15.0indirecta
Avisos de dependencias 5

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 25 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 5 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
pytest7.4.4indirectamoderada29.0.3
pytest8.3.5indirectamoderada29.0.3
pytest8.4.2indirectamoderada29.0.3
pytest9.0.2indirectamoderada29.0.3
zipp3.15.0indirectamoderada23.19.1

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

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

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 agregadasPyPI.