Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-21 00:17 UTC

SigmaHQ / pySigma

Python library to parse and convert Sigma rules into queries (and whatever else you could imagine)

PythonLGPL-2.1★ 601 estrellas⑂ 160 forksdesde jun 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

SigmaHQ/pySigma tiene un índice de salud de 34 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (42/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

34
global / 100
En riesgo

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.

34
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). La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% a la salud global ponderada y le da un límite «En riesgo» de 34.

Titularidad

SigmaOrganización
981 seguidores31 repositorios públicosdesde mar 2021

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
PyPIpySigma2.0.1385.306104hace 9 días

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 2 días
29.1/36Cadencia de commits — 42/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 502 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year502
human_commit_share0,97
days_since_last_push2
active_weeks_last_year42
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 9 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~23,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv2.0.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases23,4
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?

69Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
45.1/60Estrellas — 601 estrellas
18.3/25Forks — 160 forks
7.2/15Observadores — 21 observadores
Datos de entrada utilizados
forks160
stars601
watchers21
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (LGPL-2.1)
0/18Guía 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_badges3
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
74.5/80Descargas mensuales — 385.306 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespySigma
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads385.306
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?

70Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
6.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 70% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 68 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled68
top_contributor_share0,704
Cómo se puntúa
41.4/42Resolución de issues — 99% de issues cerradas
26.9/30Aceptación de PR — 343/383 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 4/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs343
open_issues2
closed_issues137
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d36
prs_decided_30d40
issue_closed_ratio0,986
closed_unmerged_prs40
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
21.5/25Alcance del propietario — 981 seguidores de SigmaHQ
22.2/25Trayectoria — 31 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers981
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginSigmaHQ
public_repos31
account_age_days2059
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 9 días
20/20Historial de versiones — 104 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespySigma
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish9

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.black])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepage—
docs_site—
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?

42Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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
0.8/7.5Code-Review — Found 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,3
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier47
security_posture_before_jurisdiction63
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado. La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% y da a la postura de seguridad un límite «En riesgo» de 34.
Cómo se puntúa
26.6/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: diskcache 5.6.3 (moderate)
10.2/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — 1 afectados: certifi 2026.10.18 (high 7.4)
37.2/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 251 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages16
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages1
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pySigma@2.0.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 16 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.

84Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/docs.md, .github/instructions/sigma.md, .github/instructions/tests.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
37.9/40Historial de commits legible — 69 de 97 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,711
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/docs.md, .github/instructions/sigma.md, .github/instructions/tests.md
agent_instruction_max_bytes3187
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.black])
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini, sigma/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 27 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini, sigma/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, sigma/py.typed)
53/55Tamaños de archivo manejables — 4/108 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes140.470
source_files_sampled108
oversized_source_files4

Datos clave

601estrellas de GitHub
68contribuidores
502commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
100versiones publicadas
1factor 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 ★ / 160 ⇿
0Estrellas
160Forks
100Versiones

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.

0408012016015942021-062024-022026-10
Mayor 2Menor 13Parche 83

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3agregado

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 · 2026-10-21 00:16 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-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 17 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 5 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpackaging^26.3pyproject.toml
PyPIpyparsing^3.2.5pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.3pyproject.toml
PyPIrequests^2.32.5pyproject.toml
PyPIjinja2^3.1.6pyproject.toml
PyPItypes-pyyaml^6.0.12.20260815pyproject.toml
PyPIdiskcache^5.6.3pyproject.toml
PyPIdiskcache-stubs>=5.6.3pyproject.toml
PyPIjq^1.12pyproject.toml
PyPIgoogle-re2>=1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 64

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 54 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdiskcache5.6.3directa
PyPIdiskcache-stubs5.6.3.6.20240818directa
PyPIgoogle-re21.1.20251105directa
PyPIjinja23.1.6directa
PyPIjq1.12.0directa
PyPIpackaging26.3directa
PyPIpyparsing3.3.3directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260906directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIast-serialize0.12.1indirecta
PyPIastroid4.3.3indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.16.2indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIfilelock4.0.10indirecta
PyPIidentify2.6.20indirecta
PyPIidna3.20indirecta
PyPIimagesize2.0.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIisort9.0.2indirecta
PyPIlibrt0.16.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.4indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPImypy2.4.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.11.0indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpip26.2.1indirecta
PyPIplatformdirs4.12.3indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.2indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpylint4.1.2indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mypy1.0.1indirecta
PyPIpython-discovery1.6.1indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsphinx8.2.3indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItomlkit0.15.1indirecta
PyPItypes-requests2.33.0.20260906indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIvirtualenv21.14.5indirecta
Avisos de dependencias 2

Instalar pypi:pySigma@2.0.1 arrastra 16 paquetes, directos y transitivos: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
certifi2026.10.18indirectaalta22026.10.19
diskcache5.6.3directamoderada2—

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.