Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-05 10:05 UTC

Mandark-droid / genai_otel_instrument

GenAI OpenTelemetry Auto-Instrumentation Library A comprehensive wrapper for automatic instrumentation of LLM/GenAI applications Supports all major LLM providers and MCP (Model Context Protocol) tool calls

PythonApache-2.0★ 3 estrellas⑂ 1 forkdesde oct 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#ai-agents#ai-observability#anthropic#cost-tracking#crewai#genai#gpu-metrics#instrumentation#langchain#llm#llm-observability#mcp#observability#openai#opentelemetry#python#amd-gpu#green-ai#nvidia#co2-tracking

Mandark-droid/genai_otel_instrument tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (95/100) y la más baja, Community & Adoption (42/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

80
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 68 se calibra a 80 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

kshitij thakkarCuenta personal
15 seguidores86 repositorios públicosdesde sept 2021Traceverse

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
PyPIgenai-otel-instrument1.27.0434389hace 0 díasopentelemetryobservabilityllmgenaiinstrumentationtracingmetricsmonitoringai-agentsopenaianthropiclangchaincrewaiauto-instrumentationcost-trackinggpu-metricsmcpmodel-context-protocolllm-observabilityai-observability

Métricas por categoría

Vitalidad

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

93Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

88Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
25.6/36Cadencia de commits — 37/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 378 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year378
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year37

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 82 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~1,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count82
latest_release_tagv1.27.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,8

Comunidad y Adopción

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

42Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

5Crítico
Cómo se puntúa
4.9/60Estrellas — 3 estrellas
0/25Forks — 1 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1
stars3
watchers1
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 (Apache-2.0)
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_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

61Moderado
Cómo se puntúa
48.5/80Descargas mensuales — 4343 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesgenai-otel-instrument
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4343
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?

61Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

16Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 86% de los commits
2.7/13.5Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,862

Capacidad de respuesta a issues y PR

93Excepcional
Cómo se puntúa
38.5/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
28.2/30Aceptación de PR — 16/17 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs16
open_issues1
closed_issues11
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,917
closed_unmerged_prs1
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.

Propiedad y custodia

52Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
8.7/25Alcance del propietario — 15 seguidores de Mandark-droid
23/25Trayectoria — 86 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers15
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMandark-droid
public_repos86
account_age_days1829
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 — 89 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgenai-otel-instrument
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai-agents, ai-observability, anthropic, cost-tracking, crewai, genai, gpu-metrics, instrumentation, langchain, llm, llm-observability, mcp, observability, openai, opentelemetry, python, amd-gpu, green-ai, nvidia, co2-tracking
has_wikisí
homepage—
docs_sitehttps://mandark-droid.github.io/genai_otel_instrument/
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?

44Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

30En riesgo
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-testing.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policysí
has_dependabot_configno

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories4
affected_packages1
assessed_packages6
unassessed_packages106
affected_by_severityhigh 1
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 6 dependencias resueltas con OSV. 106 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. 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.

65Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 99 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

64Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
11/11Verificación estática de tipos — genai_otel/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
4/10Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsgenai_otel/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (genai_otel/py.typed)
54.6/55Tamaños de archivo manejables — 3/384 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes135.925
source_files_sampled384
oversized_source_files3

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples
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

3estrellas de GitHub
2contribuidores
378commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
82versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:genai-otel-instrument@1.27.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Más detalle

Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIopentelemetry-api>=1.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation>=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-semantic-conventions>=0.45b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp>=1.20.0pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.14.0pyproject.toml
Todas las dependencias 112

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 6 paquetes directos y 106 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIopentelemetry-api—directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp—directa
PyPIopentelemetry-instrumentation—directa
PyPIopentelemetry-sdk—directa
PyPIopentelemetry-semantic-conventions—directa
PyPIwrapt—directa
PyPIamdsmi—indirecta
PyPIanthropic—indirecta
PyPIautogen-agentchat—indirecta
PyPIazure-ai-inference—indirecta
PyPIbandit—indirecta
PyPIblack—indirecta
PyPIboto3—indirecta
PyPIbuild—indirecta
PyPIchromadb—indirecta
PyPIcodecarbon—indirecta
PyPIcohere—indirecta
PyPIcrewai—indirecta
PyPIdetoxify—indirecta
PyPIdspy-ai—indirecta
PyPIelasticsearch—indirecta
PyPIelevenlabs—indirecta
PyPIfaiss-cpu—indirecta
PyPIfalkordb—indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIgoogle-adk—indirecta
PyPIgoogle-api-python-client—indirecta
PyPIgoogle-cloud-aiplatform—indirecta
PyPIgoogle-generativeai—indirecta
PyPIgroq—indirecta
PyPIguardrails-ai—indirecta
PyPIhaystack-ai—indirecta
PyPIhttpx—indirecta
PyPIinstructor—indirecta
PyPIisort—indirecta
PyPIkafka-python—indirecta
PyPIkafka-python2.0.2indirecta
PyPIlancedb—indirecta
PyPIlangchain—indirecta
PyPIlangchain-openai—indirecta
PyPIlanggraph—indirecta
PyPIliquid-audio—indirecta
PyPIlitellm—indirecta
PyPIllama-cpp-python—indirecta
PyPIllama-index—indirecta
PyPImcp—indirecta
PyPIminio—indirecta
PyPImistralai—indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPImysql-connector-python—indirecta
PyPInvidia-ml-py—indirecta
PyPIollama—indirecta
PyPIopenai—indirecta
PyPIopencv-python-headless—indirecta
PyPIopeninference-instrumentation—indirecta
PyPIopeninference-instrumentation0.1.31indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-litellm—indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-litellm0.1.19indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-mcp—indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-mcp1.3.0indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-smolagents—indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-smolagents0.1.11indirecta
PyPIopeninference-semantic-conventions0.1.17indirecta
PyPIopensearch-py—indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-elasticsearch—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-httpx—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-kafka-python—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-mysql—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-opensearch-py—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-psycopg2—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-pymongo—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-redis—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests—indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-sqlalchemy—indirecta
PyPIpika—indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIpinecone—indirecta
PyPIpresidio-analyzer—indirecta
PyPIpresidio-anonymizer—indirecta
PyPIpsycopg2-binary—indirecta
PyPIpyautogen—indirecta
PyPIpydantic-ai—indirecta
PyPIpylint—indirecta
PyPIpymilvus—indirecta
PyPIpymongo—indirecta
PyPIpypdf—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIqdrant-client—indirecta
PyPIredis—indirecta
PyPIreplicate—indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIsafety—indirecta
PyPIsambanova—indirecta
PyPIsarvamai—indirecta
PyPIsentence-transformers—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
PyPIspacy—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme—indirecta
PyPIsqlalchemy—indirecta
PyPItogether—indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPItwine—indirecta
PyPIvllm—indirecta
PyPIweaviate-client—indirecta
PyPIwheel—indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 6 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 106 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
kafka-python2.0.2indirectaalta42.3.2

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

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