Bullet Physics SDK: real-time collision detection and multi-physics simulation for VR, games, visual effects, robotics, machine learning etc.
bulletphysics/bullet3 tiene un índice de salud de 41 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es Community & Adoption (79/100) y la más baja, Security (1/100). Se actualizó por última vez hace 294 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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 49 se calibra a 48 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación | Etiquetas |
|---|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | pybullet | 3.2.7 | 583.259 | 218 | hace 559 días | game-developmentvirtual-realityphysics-simulationroboticscollision-detectionopengl |
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
El silencio por sí solo nunca es el hallazgo: una biblioteca pequeña y terminada puede no necesitar commits durante años. Esta alerta exige ambas cosas: mucho tiempo sin un commit humano y obligaciones que el proyecto visiblemente no atiende. Los commits automatizados no cuentan como mantenimiento.
Cómo se evalúa el abandono| 3.6/36 | Recencia de push — último push hace 294 días |
| 0.7/36 | Cadencia de commits — 1/52 semanas con commits |
| 2.7/18 | Volumen de commits — 1 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
| commits_last_year | 1 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 294 |
| active_weeks_last_year | 1 |
| 27/27 | Publica versiones — 11 versiones publicadas |
| 0/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 1570 días |
| 12.6/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~224,1 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
| releases_count | 11 |
| latest_release_tag | 3.25 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 1570 |
| mean_days_between_releases | 224,1 |
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
| 60/60 | Estrellas — 14.671 estrellas |
| 25/25 | Forks — 3086 forks |
| 14.5/15 | Observadores — 403 observadores |
| forks | 3086 |
| stars | 14.671 |
| watchers | 403 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
| 22.5/22.5 | README |
| 16.9/22.5 | Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida |
| 0/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 2 |
| has_contributing | no |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | no |
| readme_badge_services | ci.appveyor.com, travis-ci.org |
| has_pull_request_template | no |
| 76.9/80 | Descargas mensuales — 583.259 descargas/mes en pypi |
| 0/20 | Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema |
| packages | pybullet |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 583.259 |
| unverified_packages_excluded | — |
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
| 9/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s) |
| 6.8/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 70% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 100 |
| top_contributor_share | 0,699 |
| 36.6/42 | Resolución de issues — 87% de issues cerradas |
| 25.5/30 | Aceptación de PR — 1526/1793 PR decididos fusionados |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
| merged_prs | 1526 |
| open_issues | 264 |
| closed_issues | 1795 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 1 |
| issue_closed_ratio | 0,872 |
| closed_unmerged_prs | 267 |
| first_time_authors_30d | 1 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 1 |
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización |
| 18.3/25 | Alcance del propietario — 355 seguidores de bulletphysics |
| 15.5/25 | Trayectoria — 2 repos públicos, cuenta de ~12 años |
| followers | 355 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | bulletphysics |
| public_repos | 2 |
| account_age_days | 4533 |
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 14/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 559 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 218 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
| packages | pybullet |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 559 |
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 0/16 | Configuración de linter |
| 0/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | no |
| has_precommit_config | no |
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — http://bulletphysics.org |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 9 topics |
| 0/10 | Wiki |
| topics | simulation, robotics, kinematics, virtual-reality, reinforcement-learning, computer-animation, game-development, simulator, pybullet |
| has_wiki | no |
| homepage | http://bulletphysics.org |
| docs_site | http://bulletphysics.org |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
| 0/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements.txt, setup.py |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | no |
| has_dependabot_config | no |
¿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.
| 0/45 | Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 27.7/40 | Historial de commits legible — 52 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,52 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
| 0/18 | Arranque con un solo comando |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 0/11 | Configuración de lint / formato |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — C++ (tipado estático) |
| 0/10 | Entorno reproducible |
| 0/10 | Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100 |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | no |
| typed_language | sí |
| bootstrap_files | — |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | no |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
| 45/45 | Código verificable por tipos — C++ (tipado estático) |
| 52.8/55 | Tamaños de archivo manejables — 115/2884 archivos fuente de más de 60 KB |
| primary_language | C++ |
| largest_source_bytes | 2.247.807 |
| source_files_sampled | 2884 |
| oversized_source_files | 115 |
| 40/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — examples/SharedMemory/grpc/proto/pybullet.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.003.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.006.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.01.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_no_latency.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/minitaur_logging.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/timestamp.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/vector.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs_v2/scenes/world_asset.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/laikago_interface.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/timestamp.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/vector.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/vision/imagery.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/vision/sim_camera.proto |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — examples, notebooks, samples |
| example_dirs | examples, notebooks, samples |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | examples/SharedMemory/grpc/proto/pybullet.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.003.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.006.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_latency_0.01.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/actuatornet/data/minitaur_log_no_latency.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/minitaur_logging.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/timestamp.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs/vector.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/envs_v2/scenes/world_asset.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/laikago_interface.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/timestamp.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/robots/vector.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/vision/imagery.proto, examples/pybullet/gym/pybullet_envs/minitaur/vision/sim_camera.proto |
| interfaces_expected_of | — |
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.
Cada punto abarca 5 días.
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | gym | — | indirecta |
| PyPI | matplotlib | — | indirecta |
| PyPI | numpy | — | indirecta |
| PyPI | pandas | — | indirecta |
| PyPI | pybullet | — | indirecta |
| PyPI | tensorflow | — | indirecta |
El cotejo de avisos no pudo ejecutarse para este informe: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem
¿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.
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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.