Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-24 07:59 UTC

alpacahq / alpaca-py

The Official Python SDK for Alpaca API

PythonApache-2.0★ 1567 estrellas⑂ 421 forksdesde feb 2022Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

alpacahq/alpaca-py tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (95/100) y la más baja, Security (78/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

96
global / 100
Excepcional

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.

96
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 84 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

AlpacaOrganización · dominio verificado
1712 seguidores93 repositorios públicosdesde jul 2017

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
PyPIalpaca-py0.44.01.066.68996hace 73 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

87Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
15.2/36Cadencia de commits — 22/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 112 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year112
human_commit_share0,48
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 88 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 73 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~44,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count88
latest_release_tagv0.44.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release73
mean_days_between_releases44,8
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
51.8/60Estrellas — 1567 estrellas
21.9/25Forks — 421 forks
9.6/15Observadores — 55 observadores
Datos de entrada utilizados
forks421
stars1567
watchers55
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
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 1.066.689 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesalpaca-py
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.066.689
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?

78Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 53% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 60 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled60
top_contributor_share0,527
Cómo se puntúa
33.9/42Resolución de issues — 81% de issues cerradas
23.7/30Aceptación de PR — 421/533 PR decididos fusionados
11.6/13Newcomer PR acceptance — 8/9 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs421
open_issues55
closed_issues232
prs_merged_7d10
prs_decided_7d11
prs_merged_30d31
prs_decided_30d36
issue_closed_ratio0,808
closed_unmerged_prs112
first_time_authors_30d7
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d9
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
23.2/25Alcance del propietario — 1712 seguidores de alpacahq
25/25Trayectoria — 93 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers1712
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginalpacahq
public_repos93
account_age_days3379
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 73 días
20/20Historial de versiones — 96 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesalpaca-py
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish73

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 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
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
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://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 15 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsalgorithmic-trading, brokerage, crypto, finance, market-data, python, trading, alpaca, alpaca-api, equities, options, quant, stock-trading, quantitative-finance, algotrading
has_wikisí
homepagehttps://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
docs_sitehttps://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
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?

78Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, 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_packages19
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:alpaca-py@0.44.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 19 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.

80Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://alpaca.markets/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 48 de 48 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://alpaca.markets/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — alpaca/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 17 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 52 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
lockfilespackage-lock.json, poetry.lock, uv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsalpaca/py.typed
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,52
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (alpaca/py.typed)
53.7/55Tamaños de archivo manejables — 3/124 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes90.150
source_files_sampled124
oversized_source_files3
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

1567estrellas de GitHub
60contribuidores
112commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
88versiones publicadas
1factor bus
55issues 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 ★ / 421 ⇿
0Estrellas
421Forks
86Versiones

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.

0100200300400500419112022-052024-072026-10
Mayor 0Menor 42Parche 44

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3agregado

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 · 2026-10-24 07:59 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
9CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 7
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIrequests^2.30.0pyproject.toml
PyPIpydantic^2.7.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.5.3pyproject.toml
PyPImsgpack^1.0.3pyproject.toml
PyPIwebsockets>=10.4pyproject.toml
PyPIsseclient-py^1.7.2pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.5.0pyproject.toml
Todas las dependencias 158

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 14 paquetes directos y 144 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPImsgpack1.2.1directa
PyPImsgpack1.2.3directa
PyPIpandas—directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpandas3.0.1directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIpydantic2.14.1directa
PyPIrequests2.33.0directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIsseclient-py1.9.0directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPItyping-extensions4.16.0directa
PyPIwebsockets16.0directa
PyPIwebsockets16.1.1directa
npmagent-base6.0.2indirecta
npmasynckit0.4.0indirecta
npmaxios1.20.0indirecta
npmaxios-proxy-builder0.1.2indirecta
npmbalanced-match4.0.4indirecta
npmbrace-expansion5.0.12indirecta
npmcall-bind-apply-helpers1.0.2indirecta
npmcombined-stream1.0.8indirecta
npmdebug4.4.3indirecta
npmdelayed-stream1.0.0indirecta
npmdunder-proto1.0.1indirecta
npmes-define-property1.0.1indirecta
npmes-errors1.3.0indirecta
npmes-object-atoms1.1.1indirecta
npmes-set-tostringtag2.1.0indirecta
npmfollow-redirects1.16.1indirecta
npmform-data4.0.6indirecta
npmfunction-bind1.1.2indirecta
npmget-intrinsic1.3.0indirecta
npmget-proto1.0.1indirecta
npmglob13.0.6indirecta
npmgopd1.2.0indirecta
npmhas-symbols1.1.0indirecta
npmhas-tostringtag1.0.2indirecta
npmhasown2.0.4indirecta
npmhttps-proxy-agent5.0.1indirecta
npmlru-cache11.2.7indirecta
npmmath-intrinsics1.1.0indirecta
npmmime-db1.52.0indirecta
npmmime-types2.1.35indirecta
npmminimatch10.2.4indirecta
npmminipass7.1.3indirecta
npmms2.1.3indirecta
npmpackage-json-from-dist1.0.1indirecta
npmpath-scurry2.0.2indirecta
npmproxy-from-env2.1.0indirecta
npmrimraf6.1.3indirecta
npmsax1.6.0indirecta
npmserverless4.33.0indirecta
npmtunnel0.0.6indirecta
npmxml2js0.6.2indirecta
npmxmlbuilder11.0.1indirecta
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIalgo-trading-alpaca0.1.0indirecta
PyPIalpaca-py—indirecta
PyPIalpaca-py0.43.2indirecta
PyPIannotated-types0.6.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIapeye1.4.1indirecta
PyPIapeye-core1.1.5indirecta
PyPIautodocsumm0.2.15indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIblack26.10.1indirecta
PyPIboto31.42.78indirecta
PyPIbotocore1.42.78indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcertifi2026.10.19indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.3.2indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdict2css0.6.0indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirecta
PyPIenum-tools0.13.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfilelock3.29.4indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimagesize1.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIisort9.0.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInatsort8.4.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.2indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydantic-core2.50.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpython-dateutil—indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.6.1indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpytz—indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIrequests-mock1.12.1indirecta
PyPIroman5.2indirecta
PyPIruamel-yaml0.19.1indirecta
PyPIs3transfer0.16.0indirecta
PyPIsix1.16.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsoupsieve2.9indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.23.0indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-jinja2-compat0.4.1indirecta
PyPIsphinx-prompt1.5.0indirecta
PyPIsphinx-tabs3.4.7indirecta
PyPIsphinx-toolbox4.3.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIstandard-imghdr3.10.14indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2024.1indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.13indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:alpaca-py@0.44.0 arrastra 19 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.