Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 03:42 UTC

algorithmicsuperintelligence / openevolve

Open-source implementation of AlphaEvolve

Python · JavaScriptApache-2.0★ 7278 estrellas⑂ 1142 forksdesde may 2025Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina

algorithmicsuperintelligence/openevolve tiene un índice de salud de 86 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Community & Adoption (83/100) y la más baja, Security (62/100). Se actualizó por última vez hace 40 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

86
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.

86
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 72 se calibra a 86 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

164 seguidores3 repositorios públicosdesde oct 2025

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
PyPIopenevolve0.3.223.24454hace 40 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

77Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de pushúltimo push hace 40 días
15.9/36Cadencia de commits23/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits215 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained9 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year215
human_commit_share1
days_since_last_push40
active_weeks_last_year23
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones55 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 40 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~26,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count55
latest_release_tagv0.3.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release40
mean_days_between_releases26,1
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?

83Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas7278 estrellas
25/25Forks1142 forks
9.7/15Observadores57 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1142
stars7278
watchers57
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
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges2
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
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?

62Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
5.2/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 77% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes52 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled52
top_contributor_share0,768
Cómo se puntúa
25.8/42Resolución de issues61% de issues cerradas
24.6/30Aceptación de PR169/206 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs169
open_issues73
closed_issues116
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,614
closed_unmerged_prs37
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 propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificado
15.9/25Alcance del propietario164 seguidores de algorithmicsuperintelligence
6.1/25Trayectoria3 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers164
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginalgorithmicsuperintelligence
public_repos3
account_age_days314
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 40 días
20/20Historial de versiones54 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesopenevolve
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish40

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

76Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
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
10/10Topics19 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsalphacode, coding-agent, deepmind, deepmind-lab, discovery, distributed-evolutionary-algorithms, evolutionary-algorithms, evolutionary-computation, genetic-algorithm, genetic-algorithms, iterative-methods, iterative-refinement, llm-engineering, llm-ensemble, llm-inference, optimize, alpha-evolve, alphaevolve, openevolve
has_wikino
homepage
docs_site
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?

62Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests21 out of 21 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 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained9 commit(s) and 4 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
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6.8/7.5Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages25
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:openevolve@0.3.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 25 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.

71Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes.github/instructions/sidebar-node-logic.instructions.md, CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.anthropic.com/llms.txt)
33.6/40Historial de commits legible63 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://docs.anthropic.com/llms.txt
legible_history_share0,63
agent_instruction_files.github/instructions/sidebar-node-logic.instructions.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4112
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes6 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesCargo.lock
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,06
toolchain_manifestsexamples/rust_adaptive_sort/sort_test/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.9/55Tamaños de archivo manejables5/258 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes919.975
source_files_sampled258
oversized_source_files5
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

7278estrellas de GitHub
52contribuidores
215commits en los últimos 12 meses
40días desde el último push
55versiones publicadas
1factor bus
73issues 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 ★ / 1142 ⇿
0Estrellas
1142Forks
55Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001142282025-052026-012026-08
Mayor 0Menor 3Parche 51

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3agregado

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 · 2026-08-28 03:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests21 out of 21 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 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained9 commit(s) and 4 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIopenai>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.22.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.64.0pyproject.toml
PyPIflaskpyproject.toml
PyPIdacite>=1.9.2pyproject.toml
Todas las dependencias 70

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 6 paquetes directos y 64 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdacitedirecta
PyPIflaskdirecta
PyPInumpydirecta
PyPIopenaidirecta
PyPIpyyamldirecta
PyPItqdmdirecta
crates.iocfg-if1.0.4indirecta
crates.iogetrandom0.3.4indirecta
crates.iolibc0.2.177indirecta
crates.ioppv-lite860.2.21indirecta
crates.ioproc-macro21.0.102indirecta
crates.ioquote1.0.41indirecta
crates.ior-efi5.3.0indirecta
crates.iorand0.9.2indirecta
crates.iorand_chacha0.9.0indirecta
crates.iorand_core0.9.3indirecta
crates.iosyn2.0.108indirecta
crates.iounicode-ident1.0.20indirecta
crates.iowasip21.0.1+wasi-0.2.4indirecta
crates.iowit-bindgen0.46.0indirecta
crates.iozerocopy0.8.27indirecta
crates.iozerocopy-derive0.8.27indirecta
PyPIbeautifulsoup4indirecta
PyPIbotorchindirecta
PyPIclickindirecta
PyPIcryptographyindirecta
PyPIcvxoptindirecta
PyPIcvxpyindirecta
PyPIcythonindirecta
PyPIdaceindirecta
PyPIdaskindirecta
PyPIdatasetsindirecta
PyPIdiffraxindirecta
PyPIecosindirecta
PyPIfaiss-cpuindirecta
PyPIgoogle-generativeaiindirecta
PyPIhdbscanindirecta
PyPIhighspyindirecta
PyPIjaxindirecta
PyPIjaxlibindirecta
PyPIline-profilerindirecta
PyPIlitellmindirecta
PyPIlm-evalindirecta
PyPIlxmlindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPImlxindirecta
PyPImlx-lmindirecta
PyPInetworkxindirecta
PyPInumbaindirecta
PyPIoptaxindirecta
PyPIorjsonindirecta
PyPIortoolsindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpillowindirecta
PyPIpotindirecta
PyPIpsutilindirecta
PyPIpulpindirecta
PyPIpyamlindirecta
PyPIpykalmanindirecta
PyPIpylintindirecta
PyPIpyomoindirecta
PyPIpython-satindirecta
PyPIpythranindirecta
PyPIpywaveletsindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIsympyindirecta
PyPItomlindirecta
PyPItorchindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:openevolve@0.3.2 arrastra 25 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 agregadasPyPI.