Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-27 08:58 UTC

PyAutoLabs / PyAutoFit

PyAutoFit: Classy Probabilistic Programming

PythonMIT★ 65 estrellas⑂ 15 forksdesde nov 2018Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

PyAutoLabs/PyAutoFit tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (61/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

88
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.

88
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 74 se calibra a 88 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

PyAutoLabsOrganización
5 seguidores46 repositorios públicosdesde abr 2026

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIautofit2026.9.27.17533365hace 0 díascli

Métricas por categoría

Vitalidad

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

96Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
29.1/36Cadencia de commits — 42/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 820 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year820
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 56 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~3,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count56
latest_release_tag2026.9.27.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3,9
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?

65Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
29.3/60Estrellas — 65 estrellas
9.6/25Forks — 15 forks
3.3/15Observadores — 5 observadores
Datos de entrada utilizados
forks15
stars65
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
51.7/80Descargas mensuales — 7533 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesautofit
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7533
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?

65Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 59% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 11 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,588
Cómo se puntúa
41.2/42Resolución de issues — 98% de issues cerradas
29.2/30Aceptación de PR — 1005/1034 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs1005
open_issues11
closed_issues601
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d50
prs_decided_30d50
issue_closed_ratio0,982
closed_unmerged_prs29
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
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
5.6/25Alcance del propietario — 5 seguidores de PyAutoLabs
13.1/25Trayectoria — 46 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers5
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginPyAutoLabs
public_repos46
account_age_days176
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 — 365 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesautofit
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

81Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pyautofit.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 11 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsprobabilistic-programming, statistics, bayesian-inference, bayesian-methods, model, astronomy, statistical-analysis, stats, mcmc, graphical-models, python
has_wikisí
homepagehttps://pyautofit.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pyautofit.readthedocs.io/
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?

61Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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
0/7.5Code-Review — Found 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
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 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
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
unassessed_packages18
affected_by_severitynone
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 11 dependencias resueltas con OSV. 18 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.

73Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt presente
40/40Historial de commits legible — 88 de 95 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_url—
legible_history_share0,926
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5036
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 46 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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,46
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.5/55Tamaños de archivo manejables — 5/611 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes111.511
source_files_sampled611
oversized_source_files5
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 — example, samples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexample, samples
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

65estrellas de GitHub
11contribuidores
820commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
56versiones publicadas
1factor bus
11issues 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:autofit@2026.9.27.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 15 ⇿
0Estrellas
15Forks
43Versiones

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.

03581013151522021-022023-112026-08
Mayor 0Menor 0Parche 0

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1agregado

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 · 2026-09-27 08:57 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
0Code-ReviewFound 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 23
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIautonerves>=2026.8.22.1pyproject.toml
PyPIoptax>=0.2.5pyproject.toml
PyPIarray_api_compat—pyproject.toml
PyPIanesthetic>=2.9.0pyproject.toml
PyPIcorner==2.2.2pyproject.toml
PyPIdecorator>=4.2.1pyproject.toml
PyPIdill>=0.3.1.1pyproject.toml
PyPIdynesty==2.1.5pyproject.toml
PyPItyping-inspect>=0.4.0pyproject.toml
PyPIemcee>=3.1.6pyproject.toml
PyPIgprof2dot==2021.2.21pyproject.toml
PyPImatplotlib—pyproject.toml
PyPInumpydoc>=1.0.0pyproject.toml
PyPIh5py>=3.11.0pyproject.toml
PyPISQLAlchemy>=2.0.32,<2.1.0pyproject.toml
PyPIscipy<=1.17.1pyproject.toml
PyPIastunparse==1.6.3pyproject.toml
PyPIthreadpoolctl>=3.1.0pyproject.toml
PyPItimeout-decorator==0.5.0pyproject.toml
PyPIxxhash<=3.4.1pyproject.toml
PyPInetworkx==3.1pyproject.toml
PyPIpyvis==0.3.2pyproject.toml
PyPIpsutil==6.1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 29

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 23 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIanesthetic—directa
PyPIarray-api-compat—directa
PyPIastunparse1.6.3directa
PyPIautonerves—directa
PyPIcorner2.2.2directa
PyPIdecorator—directa
PyPIdill—directa
PyPIdynesty2.1.5directa
PyPIemcee—directa
PyPIgprof2dot2021.2.21directa
PyPIh5py—directa
PyPImatplotlib—directa
PyPInetworkx3.1directa
PyPInumpydoc—directa
PyPIoptax—directa
PyPIpsutil6.1.0directa
PyPIpyvis0.3.2directa
PyPIscipy—directa
PyPIsqlalchemy—directa
PyPIthreadpoolctl—directa
PyPItimeout-decorator0.5.0directa
PyPItyping-inspect—directa
PyPIxxhash—directa
PyPIastropy—indirecta
PyPIblackjax—indirecta
PyPIgetdist1.4indirecta
PyPInautilus-sampler1.0.5indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIzeus-mcmc2.5.4indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 11 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 18 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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