Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-11 09:00 UTC

PriorLabs / tabpfn-client

⚡ Easy API access to the tabular foundation model TabPFN ⚡

PythonApache-2.0★ 249 estrellas⑂ 25 forksdesde jul 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

PriorLabs/tabpfn-client tiene un índice de salud de 86 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (86/100) y la más baja, Vitality (54/100). Se actualizó por última vez hoy. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

86
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.

86
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 72 se calibra a 86 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Prior LabsOrganización
394 seguidores12 repositorios públicosdesde sept 2023

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPItabpfn-client0.3.3-49hace 33 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

54Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
26.3/36Cadencia de commits38/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits136 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year136
human_commit_share0,69
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38
Cómo se puntúa
0/27Publica versionessin versiones publicadas
0/36Recencia de las versionessin versiones
0/27Cadencia de publicaciónsin versiones
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count0
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?

55Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
38.8/60Estrellas249 estrellas
11.5/25Forks25 forks
3.9/15Observadores6 observadores
Datos de entrada utilizados
forks25
stars249
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges7
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_template

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

86Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
43.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
17.2/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 24% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes20 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled20
top_contributor_share0,237
Cómo se puntúa
40/42Resolución de issues95% de issues cerradas
20.6/30Aceptación de PR207/302 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 17/18 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs207
open_issues2
closed_issues40
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d4
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,952
closed_unmerged_prs95
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
18.7/25Alcance del propietario394 seguidores de PriorLabs
14/25Trayectoria12 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers394
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginPriorLabs
public_repos12
account_age_days1068
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 33 días
20/20Historial de versiones49 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagestabpfn-client
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish33

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

80Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterruff.toml
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 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_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://www.priorlabs.ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdata-science, foundation-models, machine-learning, tabpfn, tabular-data
has_wiki
homepagehttps://www.priorlabs.ai
docs_sitehttps://www.priorlabs.ai
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?

82Excelente · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 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
6.8/7.5Code-ReviewFound 17/18 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributorsproject has 5 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
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingsin datos
2.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages46
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:tabpfn-client@0.3.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 46 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
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible66 de 69 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,957
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatoruff.toml
11/11Verificación estática de tipospyrightconfig.json
10/10Entorno reproduciblelockfile
10/10Práctica demostrada con agentes15 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado31 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configspyrightconfig.json
agent_commit_share0,15
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,31
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (pyrightconfig.json)
55/55Tamaños de archivo manejables0/45 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes48.383
source_files_sampled45
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

249estrellas de GitHub
20contribuidores
136commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
0versiones publicadas
4factor bus
2issues 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 ★ / 25 ⇿
0Estrellas
25Forks

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.

05101520252542024-092025-072026-05

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 7.7 / 10
7.7agregado

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 · 2026-08-11 09:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 17/18 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 16
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIhttpx>=0.25.0,<=0.28.1pyproject.toml
PyPIomegaconf>=2.1.2,<=2.3.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.2,<=2.3.3pyproject.toml
PyPIpassword-strength>=0.0.3.post2,<=0.0.3.post2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.7,<=2.13.4pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.1,<=1.9.0pyproject.toml
PyPIsseclient-py>=1.8.0,<=1.9.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.63.0,<=4.67.3pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.12.2,<=4.16.0pyproject.toml
PyPIxxhash>=1.1.0,<=3.8.1pyproject.toml
PyPIbackoff>=2.2.0,<=2.2.1pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0,<=15.0.0pyproject.toml
PyPItabpfn-common-utils>=0.2.10,<=0.2.19pyproject.toml
PyPIgoogle-crc32c>=1.5.0,<=1.8.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.0,<=23.0.1pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.14.2,<=2.14.2pyproject.toml
Todas las dependencias 80

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 17 paquetes directos y 63 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbackoff2.2.1directa
PyPIgoogle-crc32c1.8.0directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIomegaconf2.3.0directa
PyPIpandas2.3.1directa
PyPIpassword-strength0.0.3.post2directa
PyPIpyarrow23.0.1directa
PyPIpydantic2.12.4directa
PyPIpydantic-settings2.14.2directa
PyPIrich14.0.0directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIsseclient-py1.8.0directa
PyPItabpfn-common-utils0.2.13directa
PyPItqdm4.67.1directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPIxxhash3.5.0directa
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirecta
PyPIanyio4.10.0indirecta
PyPIappdirs1.4.4indirecta
PyPIattrs23.2.0indirecta
PyPIbasedpyright1.39.9indirecta
PyPIboolean-py5.0indirecta
PyPIboto31.43.21indirecta
PyPIbotocore1.43.21indirecta
PyPIcattrs24.1.3indirecta
PyPIcertifi2025.8.3indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIfhconfparser2024.1indirecta
PyPIfilelock3.28.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoblib1.5.2indirecta
PyPIlicense-expression30.4.4indirecta
PyPIlicensecheck2025.1.0indirecta
PyPIloguru0.7.3indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPInarwhals2.22.1indirecta
PyPInodejs-wheel-binaries24.16.0indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.3.3indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIplatformdirs4.4.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIposthog6.9.3indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.2indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIrequests-cache1.3.0indirecta
PyPIrequirements-parser0.13.0indirecta
PyPIrespx0.23.1indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIs3transfer0.18.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.16.2indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPItabpfn-client0.4.1indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItomli2.2.1indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.2indirecta
PyPIurl-normalize2.2.1indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv0.11.15indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:tabpfn-client@0.3.3 arrastra 46 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.