Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-19 19:59 UTC

aio-libs / aiomonitor

aiomonitor is module that adds monitor and python REPL capabilities for asyncio application

Python · JavaScript · HTMLApache-2.0★ 777 estrellas⑂ 48 forksdesde dic 2016Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

aio-libs/aiomonitor tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Vitality (41/100). Se actualizó por última vez hace 75 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

80
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 68 se calibra a 80 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

aio-libsOrganización
1216 seguidores68 repositorios públicosdesde mar 2014

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
PyPIaiomonitor0.7.1242.97419hace 676 díasasyncioaiohttpmonitordebuggingutilitydevtool

Métricas por categoría

Vitalidad

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

41Débil · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 75 días
2.1/36Cadencia de commits — 3/52 semanas con commits
11.9/18Volumen de commits — 20 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year20
human_commit_share0,63
days_since_last_push75
active_weeks_last_year3
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 19 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 676 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~236,9 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count19
latest_release_tagv0.7.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release676
mean_days_between_releases236,9

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

82Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
46.9/60Estrellas — 777 estrellas
13.9/25Forks — 48 forks
6.5/15Observadores — 16 observadores
Datos de entrada utilizados
forks48
stars777
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
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_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
71.8/80Descargas mensuales — 242.974 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesaiomonitor
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads242.974
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?

67Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 50% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 20 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 41 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled20
top_contributor_share0,496
Cómo se puntúa
28.9/42Resolución de issues — 69% de issues cerradas
15.7/30Aceptación de PR — 215/411 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/14 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs215
open_issues10
closed_issues22
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,688
closed_unmerged_prs196
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
22.2/25Alcance del propietario — 1216 seguidores de aio-libs
25/25Trayectoria — 68 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers1216
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginaio-libs
public_repos68
account_age_days4562
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
14/35Recencia de publicación — última publicación hace 676 días
20/20Historial de versiones — 19 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesaiomonitor
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish676

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 19 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://aiomonitor.aio-libs.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsasyncio, uvloop, async-await, mypy
has_wikisí
homepagehttps://aiomonitor.aio-libs.org
docs_sitehttps://aiomonitor.aio-libs.org
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 — sin datos
1.8/2.5CI-Tests — 19 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 4/14 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 41 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
6/7.5Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 42 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection. 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_packages20
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:aiomonitor@0.7.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 20 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.

63Moderado · 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)
39.8/40Historial de commits legible — 47 de 63 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,746
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 31 de los últimos 100 commits son 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.4/55Tamaños de archivo manejables — 1/34 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes372.777
source_files_sampled34
oversized_source_files1
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 — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

777estrellas de GitHub
20contribuidores
20commits en los últimos 12 meses
75días desde el último push
19versiones publicadas
2factor bus
10issues 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 ★ / 48 ⇿
0Estrellas
48Forks
15Versiones

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.

010203040504622016-122021-102026-07
Mayor 0Menor 6Parche 8

Cada punto abarca 9 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 · 2026-09-19 19:59 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
7CI-Tests19 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 4/14 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 41 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
8Signed-Releases4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities42 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIattrs>=20pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.8.5pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
PyPIjanus>=1.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.2pyproject.toml
PyPIbackports.strenum>=1.2.4pyproject.toml
PyPIterminaltables—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.1pyproject.toml
PyPIprompt_toolkit>=3.0pyproject.toml
PyPIaioconsole>=0.7.0pyproject.toml
PyPItelnetlib3>=2.0.4pyproject.toml
Todas las dependencias 92

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 80 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaioconsole0.8.2directa
PyPIaiohttp3.10.10directa
PyPIattrs24.2.0directa
PyPIbackports-strenum1.3.1directa
PyPIclick8.3.1directa
PyPIjanus2.0.0directa
PyPIjinja23.1.6directa
PyPIprompt-toolkit3.0.52directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPItelnetlib32.0.4directa
PyPIterminaltables3.1.10directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiotools1.7.0indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-timeout4.0.3indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbuild1.3.0indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.13.4indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfilelock3.21.2indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIidentify2.6.16indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipdb0.13.13indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.10.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy1.18.2indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.7.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit3.5.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirecta
PyPIpytest8.3.3indirecta
PyPIpytest-asyncio0.24.0indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-sugar1.1.1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIruff0.14.2indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.25.3indirecta
PyPIsphinx-click5.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItermcolor3.3.0indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItowncrier24.8.0indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItypes-requests2.32.4.20260107indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIuvloop0.21.0indirecta
PyPIvirtualenv20.36.1indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:aiomonitor@0.7.1 arrastra 20 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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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