Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-19 17:17 UTC

breno-jesus-fernandes / bankai-random-forest

BankaiRF is a high-performance Random Forest powered by a native Rust core and LightGBM-style histograms

Jupyter Notebook · Python · RustGPL-3.0★ 0 estrellas⑂ 0 forksdesde sept 2026Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

breno-jesus-fernandes/bankai-random-forest tiene un índice de salud de 67 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (70/100) y la más baja, Community & Adoption (48/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

67
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.

67
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 61 se calibra a 67 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Breno FernandesCuenta personal
20 seguidores14 repositorios públicosdesde sept 2017

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 publicación
PyPIbankai-random-forest0.1.0a19497718hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

70Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

57Moderado
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
2.8/36Cadencia de commits — 4/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 179 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Datos de entrada utilizados
commits_last_year179
human_commit_share0,88
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 12 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~1,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count12
latest_release_tagv0.1.0a19
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,9

Comunidad y Adopción

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

48Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

1Crítico
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 0 estrellas
0/25Forks — 0 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (GPL-3.0)
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_badges11
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

62Moderado
Cómo se puntúa
49.3/80Descargas mensuales — 4977 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesbankai-random-forest
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4977
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?

55Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

13Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 100% de los commits
1.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 1 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Capacidad de respuesta a issues y PR

74Bueno
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — sin issues o sin datos
30/30Aceptación de PR — 24/24 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 12/12 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs24
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d12
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d12
first_time_prs_decided_30d12
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

50Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
9.5/25Alcance del propietario — 20 seguidores de breno-jesus-fernandes
20.6/25Trayectoria — 14 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers20
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginbreno-jesus-fernandes
public_repos14
account_age_days3314
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 18 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesbankai-random-forest
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

67Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

68Bueno
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

65Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
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?

66Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

57Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 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 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
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
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,7

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages61
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 61 dependencias resueltas con OSV. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

64Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 70 de 88 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,795
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

73Bueno
Cómo se puntúa
12.6/18Arranque con un solo comando — Cargo.toml, crates/xrf/Cargo.toml (convención del toolchain, sin ejecutor de tareas)
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 5 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 12 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_testssí
lockfilesCargo.lock, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,05
toolchain_manifestsCargo.toml, crates/xrf/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0,12

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Jupyter Notebook sin configuración de verificación de tipos
54.2/55Tamaños de archivo manejables — 1/73 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes162.304
source_files_sampled73
oversized_source_files1

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
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 — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
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

0estrellas de GitHub
1contribuidores
179commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
12versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
crates.io, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Could not fetch crates package 'bankai-random-forest' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:bankai-random-forest@0.1.0a19; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7agregado

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 · 2026-10-19 17:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests11 out of 11 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 0/9 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
crates.ionumpy0.29.0Cargo.toml
crates.iopyo30.29.2Cargo.toml
crates.ioxrf—Cargo.toml
PyPInumpy>=2.1pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.9.1,<1.10pyproject.toml
Todas las dependencias 61

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 7 paquetes directos y 54 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
crates.ionumpy0.29.0directa
crates.iopyo30.29.3directa
PyPInumpy2.3.5directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPInumpy2.5.3directa
PyPIpandas3.0.6directa
PyPIscikit-learn1.9.1directa
crates.ioautocfg1.5.1indirecta
crates.ioheck0.5.0indirecta
crates.iolibc0.2.189indirecta
crates.iomatrixmultiply0.3.11indirecta
crates.iondarray0.17.2indirecta
crates.ionum-complex0.4.6indirecta
crates.ionum-integer0.1.47indirecta
crates.ionum-traits0.2.19indirecta
crates.ioonce_cell1.21.4indirecta
crates.ioportable-atomic1.15.0indirecta
crates.ioportable-atomic-util0.2.8indirecta
crates.ioproc-macro21.0.107indirecta
crates.iopyo3-build-config0.29.3indirecta
crates.iopyo3-ffi0.29.3indirecta
crates.iopyo3-macros0.29.3indirecta
crates.iopyo3-macros-backend0.29.3indirecta
crates.ioquote1.0.47indirecta
crates.iorawpointer0.2.1indirecta
crates.iorustc-hash2.1.3indirecta
crates.iosyn2.0.119indirecta
crates.iotarget-lexicon0.13.5indirecta
crates.iounicode-ident1.0.26indirecta
PyPIbankai-random-forest0.1.0a18indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.16.2indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjoblib1.6.0indirecta
PyPIlightgbm4.7.0indirecta
PyPIllvmlite0.45.1indirecta
PyPIllvmlite0.49.0indirecta
PyPImaturin1.15.0indirecta
PyPImemory-profiler0.61.0indirecta
PyPInarwhals2.26.0indirecta
PyPInumba0.62.1indirecta
PyPInumba0.67.0indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.1indirecta
PyPIshap0.51.0indirecta
PyPIshap0.52.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIslicer0.0.8indirecta
PyPIthreadpoolctl3.7.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItqdm4.70.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.4indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 61 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son 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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con breno-jesus-fernandes/bankai-random-forest. Leer en paralelo →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Excepcional100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorExcepcional100risingwavelabs/risingwaveEvent streaming platform for agentic AI. Continuously ingest, transform, and serve event streams in real time, at scale.Excepcional100envoyproxy/envoyCloud-native high-performance edge/middle/service proxyExcepcional99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.Excepcional99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Excepcional

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.