Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.30.0 · métricas 2.5.0 · 2026-08-03 03:39 UTC

adamchainz / flake8-tidy-imports

❄️ A flake8 plugin that helps you write tidier imports.

PythonMIT★ 74 estrellas⑂ 13 forksdesde ene 2016Ver en GitHub ↗
TipoComplementoBibliotecacómo se determina

adamchainz/flake8-tidy-imports tiene un índice de salud de 75 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (80/100) y la más baja, Community & Adoption (51/100). Se actualizó por última vez hace 9 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

75
global / 100
Bueno

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.

75
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 65 se calibra a 75 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Adam JohnsonCuenta personal
3953 seguidores1352 repositorios públicosdesde jun 2011@django, @djangolondon

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIflake8-tidy-imports4.12.0-27hace 328 díasflake8-tidy-imports

Métricas por categoría

Vitalidad

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

57Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 9 días
13.8/36Cadencia de commits — 20/52 semanas con commits
13.6/18Volumen de commits — 32 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year32
human_commit_share0,56
days_since_last_push9
active_weeks_last_year20
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 27 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
16.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 328 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~165,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count27
latest_release_tag4.12.0
releases_from_tags
days_since_latest_release328
mean_days_between_releases165,5
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?

51Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
30.2/60Estrellas — 74 estrellas
9/25Forks — 13 forks
0/15Observadores — 2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks13
stars74
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía 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_badges4
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

66Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 97% de los commits
12.2/13.5Amplitud de contribuyentes — 9 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,974
Cómo se puntúa
37/42Resolución de issues — 88% de issues cerradas
29.4/30Aceptación de PR — 545/557 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs545
open_issues3
closed_issues22
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,88
closed_unmerged_prs12
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
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
25/25Alcance del propietario — 3953 seguidores de adamchainz
25/25Trayectoria — 1352 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers3953
owner_typeUser
is_verified
owner_loginadamchainz
public_repos1352
account_age_days5525
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
26/35Recencia de publicación — última publicación hace 328 días
20/20Historial de versiones — 27 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesflake8-tidy-imports
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish328

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

80Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 1 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsflake8
has_wikino
homepage
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?

72Bueno · 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 — 28 out of 28 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 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4.5/5Security-Policy — security policy file 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_aggregate6,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): branch_protection, 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
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages4
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:flake8-tidy-imports@4.12.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 4 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.

62Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
38.1/40Historial de commits legible — 40 de 56 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
legible_history_share0,714
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — tox.ini
11/11Verificación estática de tipos — src/flake8_tidy_imports/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 9 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configssrc/flake8_tidy_imports/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,09
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/flake8_tidy_imports/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/3 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes27.461
source_files_sampled3
oversized_source_files0

Datos clave

74estrellas de GitHub
9contribuidores
32commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
27versiones publicadas
1factor bus
3issues 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 ★ / 13 ⇿
0Estrellas
13Forks
24Versiones

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.

03581013151312016-072020-122025-06
Mayor 3Menor 13Parche 8

Cada punto abarca 9 días.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5agregado

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 · 2026-08-03 03:39 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-Tests28 out of 28 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 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 1
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIflake8>=3.8pyproject.toml
Todas las dependencias 16

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 1 paquetes directos y 15 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIflake87.3.0directa
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIflake8-tidy-imports4.12.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpycodestyle2.14.0indirecta
PyPIpyflakes3.4.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-flake8-path1.7.0indirecta
PyPIpytest-randomly4.1.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:flake8-tidy-imports@4.12.0 arrastra 4 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

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 v2.5.0, esquema v0.30.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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