Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-10 01:20 UTC

bytedance / Protenix

Toward High-Accuracy Open-Source Biomolecular Structure Prediction.

PythonApache-2.0★ 2052 estrellas⑂ 310 forksdesde nov 2024Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

bytedance/Protenix tiene un índice de salud de 73 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (85/100) y la más baja, Security (13/100). Se actualizó por última vez hace 39 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

73
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.

73
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 64 se calibra a 73 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Bytedance Inc.Organización
18.961 seguidores418 repositorios públicosdesde abr 2013

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
PyPIprotenix2.0.0925750hace 155 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

69Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 39 días
13.8/36Cadencia de commits — 20/52 semanas con commits
17.7/18Volumen de commits — 93 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year93
human_commit_share1
days_since_last_push39
active_weeks_last_year20
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 45 versiones publicadas
27/36Recencia de las versiones — última versión hace 155 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~6,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count45
latest_release_tagv2.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release155
mean_days_between_releases6,6

Comunidad y Adopción

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

79Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
53.7/60Estrellas — 2052 estrellas
20.8/25Forks — 310 forks
8.3/15Observadores — 32 observadores
Datos de entrada utilizados
forks310
stars2052
watchers32
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
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_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
52.9/80Descargas mensuales — 9257 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesprotenix
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads9257
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?

70Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 44% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 32 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled32
top_contributor_share0,438
Cómo se puntúa
24.4/42Resolución de issues — 58% de issues cerradas
20/30Aceptación de PR — 48/72 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs48
open_issues108
closed_issues149
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,58
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 18.961 seguidores de bytedance
25/25Trayectoria — 418 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers18.961
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginbytedance
public_repos418
account_age_days4895
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 155 días
20/20Historial de versiones — 50 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesprotenix
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish155

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 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 — .flake8
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 2 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai4science, research
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?

13Crítico · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsrequirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
Cómo se puntúa
7.9/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 3 afectados: protobuf 6.31.1 (high 7.5), torch 2.7.1 (high 8.8), biopython 1.85.0 (moderate 4.9)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
26.1/40Sin avisos pendientes — 3 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 527 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories14
affected_packages3
assessed_packages115
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2, moderate 1
direct_affected_packages3
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:protenix@2.0.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 115 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.

47Débil · 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)
14.4/40Historial de commits legible — 27 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,27
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.9/55Tamaños de archivo manejables — 3/154 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes144.586
source_files_sampled154
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

2052estrellas de GitHub
32contribuidores
93commits en los últimos 12 meses
39días desde el último push
45versiones publicadas
2factor bus
108issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 310 ⇿
0Estrellas
310Forks
45Versiones

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.

0125250375306152024-112025-102026-09
Mayor 2Menor 8Parche 35

Cada punto abarca 2 días.

Todas las dependencias 32

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 32 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbiopython1.85indirecta
PyPIbiotite1.4.0indirecta
PyPIcuequivariance-ops-torch-cu120.8.0indirecta
PyPIcuequivariance-torch0.8.0indirecta
PyPIdeepspeed0.17.5indirecta
PyPIfair-esm2.0.0indirecta
PyPIgemmi0.6.7indirecta
PyPIicecream2.1.7indirecta
PyPIipdb0.13.13indirecta
PyPIipywidgets8.1.7indirecta
PyPImatplotlib3.10.5indirecta
PyPIml-collections1.1.0indirecta
PyPImodelcif1.4indirecta
PyPInetworkx—indirecta
PyPInumpy2.4.1indirecta
PyPIoptree0.17.0indirecta
PyPIpandas2.3.1indirecta
PyPIpdbeccdutils1.0.0indirecta
PyPIprotobuf6.31.1indirecta
PyPIpy3dmol2.5.2indirecta
PyPIpydantic—indirecta
PyPIpyyaml6.0.2indirecta
PyPIrdkit2025.9.3indirecta
PyPIscikit-learn1.7.1indirecta
PyPIscikit-learn-extra0.3.0indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPItorch2.7.1indirecta
PyPItorchaudio2.7.1indirecta
PyPItorchvision0.22.1indirecta
PyPItqdm4.67.1indirecta
PyPItriton3.3.1indirecta
PyPIwandb0.21.1indirecta
Avisos de dependencias 3

Instalar pypi:protenix@2.0.0 arrastra 115 paquetes, directos y transitivos: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 3 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
protobuf6.31.1directaalta26.33.5
torch2.7.1directaalta102.13.0
biopython1.85.0directamoderada21.87

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

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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.