Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-23 19:37 UTC

brian-team / brian2

Brian is a free, open source simulator for spiking neural networks.

PythonLicencia propia★ 1247 estrellas⑂ 306 forksdesde nov 2012Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

brian-team/brian2 tiene un índice de salud de 91 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (86/100) y la más baja, AI Readiness (63/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

91
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.

91
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 77 se calibra a 91 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Brian simulatorOrganización · dominio verificado
98 seguidores29 repositorios públicosdesde sept 2012

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
PyPIBrian22.11.026.09155hace 0 díascomputational-neurosciencesimulationneural-networksspiking-neuronsbiological-neural-networksresearch

Métricas por categoría

Vitalidad

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

83Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
27/36Cadencia de commits — 39/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 426 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year426
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year39
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 21 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~134,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count21
latest_release_tag2.11.0
releases_from_tagssí
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases134,8
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?

71Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
50.2/60Estrellas — 1247 estrellas
20.7/25Forks — 306 forks
9.2/15Observadores — 46 observadores
Datos de entrada utilizados
forks306
stars1247
watchers46
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges18
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
58.9/80Descargas mensuales — 26.091 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesBrian2
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads26.091
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?

73Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
6.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 70% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 78 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 30 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled78
top_contributor_share0,705
Cómo se puntúa
33.1/42Resolución de issues — 79% de issues cerradas
26.6/30Aceptación de PR — 876/988 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 10/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/20 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs876
open_issues188
closed_issues701
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d18
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,789
closed_unmerged_prs112
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d10
first_time_prs_decided_30d10
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
14.3/25Alcance del propietario — 98 seguidores de brian-team
22.8/25Trayectoria — 29 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers98
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginbrian-team
public_repos29
account_age_days5160
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 — 55 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesBrian2
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks 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_configsí
has_precommit_configsí
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — http://briansimulator.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 11 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, neuroscience, science, differential-equations, spiking-neural-networks, biological-simulations, code-generation, simulation-framework, brian, computational-neuroscience, brian2
has_wikisí
homepagehttp://briansimulator.org
docs_sitehttp://briansimulator.org
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

75Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-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
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
3/7.5Code-Review — Found 9/20 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 30 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
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
6/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,9
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 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_packages1
unassessed_packages19
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 1 dependencias resueltas con OSV. 19 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. 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.

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)
28.4/40Historial de commits legible — 48 de 90 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,533
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — brian2/devices/cpp_standalone/templates/makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile
4/10Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 10 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesbrian2/devices/cpp_standalone/templates/makefile
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.2/55Tamaños de archivo manejables — 11/343 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes260.561
source_files_sampled343
oversized_source_files11
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

1247estrellas de GitHub
78contribuidores
426commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
21versiones publicadas
1factor bus
188issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:Brian2@2.11.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 306 ⇿
0Estrellas
306Forks
20Versiones

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.

012525037530372013-012019-122026-10
Mayor 0Menor 5Parche 15

Cada punto abarca 13 días.

OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9agregado

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 · 2026-10-23 19:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-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
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
4Code-ReviewFound 9/20 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
8Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=2.3.0pyproject.toml
PyPIcython>=0.29.21pyproject.toml
PyPIsympy>=1.2pyproject.toml
PyPIpyparsing>=3,!=3.2.4pyproject.toml
PyPIjinja2>=2.7pyproject.toml
PyPIpy-cpuinfo—pyproject.toml
PyPIsetuptools>=61pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
Todas las dependencias 20

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 6 paquetes directos y 14 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcython—directa
PyPIjinja2—directa
PyPInumpy—directa
PyPIpyparsing—directa
PyPIsetuptools—directa
PyPIsympy—directa
PyPIipympl—indirecta
PyPIipython—indirecta
PyPIjupyterlab—indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIruff0.14.2indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme—indirecta
PyPIsphinx-tabs—indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 1 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 19 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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.