Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.15.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-20 06:53 UTC

SAP / generative-ai-toolkit-for-sap-hana-cloud

Generative AI Client for SAP HANA Cloud is an extension of the existing HANA ML Python client library, mainly focusing on GenAI and related use cases. It includes many leading-edge GenAI related open source libraries and provides seamless integration with HANA ML, HANA vector engine, and other SAP GenAI Hub SDK.

Jupyter NotebookApache-2.0★ 25 estrellas⑂ 10 forksdesde sept 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

SAP/generative-ai-toolkit-for-sap-hana-cloud tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (91/100) y la más baja, AI Readiness (57/100). 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

SAPOrganización
4349 seguidores270 repositorios públicosdesde oct 2012

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
PyPIhana_ai1.1.26072000428851hace 0 díasgenerativeaitoolkitsaphanacloud

Métricas por categoría

Vitalidad

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

91Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
20.8/36Cadencia de commits30/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits246 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year246
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones50 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~13,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count50
latest_release_tagv1.1.26072000
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases13,7
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?

58Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
22.4/60Estrellas25 estrellas
8/25Forks10 forks
1.7/15Observadores3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks10
stars25
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
48.4/80Descargas mensuales4288 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageshana_ai
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads4288
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?

69Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 93% de los commits
10.8/13.5Amplitud de contribuyentes8 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,928
Cómo se puntúa
21/42Resolución de issues50% de issues cerradas
29.2/30Aceptación de PR138/142 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs138
open_issues2
closed_issues2
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,5
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario4349 seguidores de SAP
25/25Trayectoria270 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers4349
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginSAP
public_repos270
account_age_days5030
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 0 días
20/20Historial de versiones51 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageshana_ai
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

75Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI2 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-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicshana-ml, langchain, sap-hana, generative-ai-hub-sdk
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

79Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests9 out of 9 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
5.2/7.5Code-ReviewFound 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
7.5/7.5Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
6.8/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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)
0/40Historial de commits legiblesin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposnutest/testscripts/bas/tsconfig.json
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
0/8Mantenimiento automatizadosin datos
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configsnutest/testscripts/bas/tsconfig.json
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposJupyter Notebook con configuración de verificación de tipos (nutest/testscripts/bas/tsconfig.json)
54.6/55Tamaños de archivo manejables1/123 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes110.800
source_files_sampled123
oversized_source_files1
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
20/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutablesexamples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signal
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

25estrellas de GitHub
8contribuidores
246commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
50versiones publicadas
1factor bus
2issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 7.9 / 10
7.9agregado

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 · 2026-07-20 06:53 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 13

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 13 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npm@types/node22.13.14indirecta
npmtypescript5.8.2indirecta
npmundici-types6.20.0indirecta
PyPIfastmcpindirecta
PyPIhana-mlindirecta
PyPIlangchain-communityindirecta
PyPIlangchain-hanaindirecta
PyPIlangchain-text-splittersindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpydanticindirecta
PyPIsap-ai-sdk-genindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

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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 v0.15.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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