PreferredAI / cornac
A Comparative Framework for Multimodal Recommender Systems
PreferredAI/cornac tiene un índice de salud de 75 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (78/100) y la más baja, Security (18/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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 65 se calibra a 75 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Titularidad
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Ecosistemas de paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación | Etiquetas |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | cornac | 2.6.0 | - | 68 | hace 8 días | recommender-systemcollaborative-filteringmultimodalpreference-learningrecommendation |
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 5 días |
| 11.1/36 | Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits |
| 14.1/18 | Volumen de commits — 36 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 36 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 5 |
| active_weeks_last_year | 16 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 63 versiones publicadas |
| 36/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 8 días |
| 19.8/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~77,7 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 63 |
| latest_release_tag | v2.6.0 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 8 |
| mean_days_between_releases | 77,7 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 49/60 | Estrellas — 1052 estrellas |
| 18.6/25 | Forks — 171 forks |
| 7.4/15 | Observadores — 22 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 171 |
| stars | 1052 |
| watchers | 22 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 0/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Código de conducta |
| 7.2/7.2 | Plantilla de issues |
| 6.3/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | — |
| has_contributing | no |
| has_issue_template | sí |
| has_code_of_conduct | no |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | sí |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Cómo se puntúa
| 9/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s) |
| 10.6/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 53% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 27 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 27 |
| top_contributor_share | 0,527 |
Capacidad de respuesta a issues y PR
Cómo se puntúa
| 35.9/42 | Resolución de issues — 86% de issues cerradas |
| 27.3/30 | Aceptación de PR — 487/536 PR decididos fusionados |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 487 |
| open_issues | 25 |
| closed_issues | 148 |
| prs_merged_7d | — |
| prs_decided_7d | — |
| prs_merged_30d | — |
| prs_decided_30d | — |
| issue_closed_ratio | 0,855 |
| closed_unmerged_prs | 49 |
| first_time_authors_30d | — |
| first_time_prs_merged_30d | — |
| first_time_prs_decided_30d | — |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización |
| 12.9/25 | Alcance del propietario — 62 seguidores de PreferredAI |
| 24.6/25 | Trayectoria — 52 repos públicos, cuenta de ~8 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 62 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | PreferredAI |
| public_repos | 52 |
| account_age_days | 3157 |
Mantenimiento de paquetes
Cómo se puntúa
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 35/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 8 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 68 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
Datos de entrada utilizados
| packages | cornac |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 8 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 0/16 | Configuración de linter |
| 0/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | no |
| has_precommit_config | no |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://cornac.preferred.ai |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 8 topics |
| 10/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | recommender-system, recommendation-algorithms, recommendation-engine, matrix-factorization, collaborative-filtering, multimodal-learning, recommendation-system, multimodality |
| has_wiki | sí |
| homepage | https://cornac.preferred.ai |
| docs_site | https://cornac.preferred.ai |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 0/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | docs/requirements.txt, pyproject.toml, requirements.txt, setup.cfg, setup.py |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | no |
| has_dependabot_config | no |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 26.6/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: scipy 1.2.1 (unknown) |
| 0/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance |
| 37.2/40 | Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 1114 días |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 755 |
| affected_packages | 7 |
| assessed_packages | 12 |
| unassessed_packages | 28 |
| affected_by_severity | critical 3, moderate 1, unknown 3 |
| direct_affected_packages | 1 |
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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 0/45 | Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 37.9/40 | Historial de commits legible — 71 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,71 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — docs/Makefile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 0/11 | Configuración de lint / formato |
| 0/11 | Verificación estática de tipos |
| 10/10 | Entorno reproducible — Dockerfile |
| 4/10 | Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | sí |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | docs/Makefile |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | no |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,02 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 0/45 | Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos |
| 54.3/55 | Tamaños de archivo manejables — 44/3562 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 1.058.368 |
| source_files_sampled | 3562 |
| oversized_source_files | 44 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — examples, notebooks |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | examples, notebooks |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- Could not fetch pypi package 'cornac.models.c2pf.c2pf' from its registry
- deps.dev does not index pypi:cornac@2.6.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
- Advisory severity resolved for 120 of 752 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/07/23 17:48:33 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 171 ⇿
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.
Cada punto abarca 8 días.
Dependencias directas 4
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >2.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | — | pyproject.toml |
| PyPI | tqdm | — | pyproject.toml |
| PyPI | powerlaw | — | pyproject.toml |
Todas las dependencias 40
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 35 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | — | directa |
| PyPI | powerlaw | — | directa |
| PyPI | scipy | — | directa |
| PyPI | scipy | 1.2.1 | directa |
| PyPI | tqdm | — | directa |
| PyPI | cython | — | indirecta |
| PyPI | dcor | — | indirecta |
| PyPI | dgl | — | indirecta |
| PyPI | dgl | 1.1.0 | indirecta |
| PyPI | dgl | 2.4.0 | indirecta |
| PyPI | dgl | 2.4.0+cu118 | indirecta |
| PyPI | filelock | 3.8.2 | indirecta |
| PyPI | flask | — | indirecta |
| PyPI | huggingface-hub | — | indirecta |
| PyPI | myst-parser | — | indirecta |
| PyPI | nltk | — | indirecta |
| PyPI | pandas | — | indirecta |
| PyPI | pandas | 2.2.3 | indirecta |
| PyPI | pydata-sphinx-theme | — | indirecta |
| PyPI | pytest | — | indirecta |
| PyPI | pytest-cov | — | indirecta |
| PyPI | pytest-xdist | — | indirecta |
| PyPI | requests | — | indirecta |
| PyPI | sansa | — | indirecta |
| PyPI | scikit-learn | — | indirecta |
| PyPI | sentence-transformers | — | indirecta |
| PyPI | sentence-transformers | 2.2.2 | indirecta |
| PyPI | setuptools | — | indirecta |
| PyPI | similaripy | 0.1.3 | indirecta |
| PyPI | sphinx-copybutton | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-design | — | indirecta |
| PyPI | tensorflow | — | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 1.15.4 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 2.12.0 | indirecta |
| PyPI | tensorflow | 2.21.0 | indirecta |
| PyPI | torch | — | indirecta |
| PyPI | torch | 2.0.0 | indirecta |
| PyPI | torch | 2.3.* | indirecta |
| PyPI | torchvision | — | indirecta |
| PyPI | transformers | — | indirecta |
Avisos de dependencias 7
Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 12 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 7 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas. 28 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.
| Paquete | Versión | Relación | Gravedad | Avisos | Corregido en |
|---|---|---|---|---|---|
| dgl | 1.1.0 | indirecta | crítica | 1 | — |
| dgl | 2.4.0 | indirecta | crítica | 1 | — |
| tensorflow | 1.15.4 | indirecta | crítica | 717 | 2.11.1 |
| filelock | 3.8.2 | indirecta | moderada | 4 | 3.20.3 |
| scipy | 1.2.1 | directa | desconocida | 2 | 1.10.0 |
| tensorflow | 2.12.0 | indirecta | desconocida | 2 | — |
| torch | 2.0.0 | indirecta | desconocida | 28 | — |
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.
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 v0.27.0 — metodología completa · wiki de métricas.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.