Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.11.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-16 01:02 UTC

cluebbehusen / lmux

Modular Python library for unified LLM provider access with cost reporting

PythonMIT★ 0 estrellas⑂ 0 forksdesde feb 2026Ver en GitHub ↗

cluebbehusen/lmux tiene un índice de salud de 57 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Vitality (83/100) y la más baja, Community & Adoption (24/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

57
global / 100
Moderado

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.

57
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 55 se calibra a 57 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Connor LuebbehusenCuenta personal
2 seguidores17 repositorios públicosdesde jun 2018@bioscope-ai

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

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 pushúltimo push hace 0 días
8.3/36Cadencia de commits12/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits357 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year357
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~0,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_taglmux-openai-v0.9.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,1
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?

24En riesgo · 17% del índice global
Cómo se puntúa
0/60Estrellas0 estrellas
0/25Forks0 forks
0/15Observadores0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

43Débil · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 86% de los commits
4.1/13.5Amplitud de contribuyentes3 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,863
Cómo se puntúa
31.1/42Resolución de issues74% de issues cerradas
28.3/30Aceptación de PR82/87 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs82
open_issues7
closed_issues20
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,741
closed_unmerged_prs5
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
3.4/25Alcance del propietario2 seguidores de cluebbehusen
21.1/25Trayectoria17 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers2
owner_typeUser
is_verified
owner_logincluebbehusen
public_repos17
account_age_days2958
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

61Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI2 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-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics9 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsanthropic, aws, azure, bedrock, gcp, llm, openai, unified-api, vertex-ai
has_wikino
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

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

60Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

72Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesAGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legiblesin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes11.590
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipospackages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
0/8Mantenimiento automatizadosin datos
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configspackages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (packages/lmux-anthropic/src/lmux_anthropic/py.typed, packages/lmux-aws-bedrock/src/lmux_aws_bedrock/py.typed, packages/lmux-azure-foundry/src/lmux_azure_foundry/py.typed, packages/lmux-gcp-vertex/src/lmux_gcp_vertex/py.typed, packages/lmux-google/src/lmux_google/py.typed, packages/lmux-groq/src/lmux_groq/py.typed, packages/lmux-load-balancer/src/lmux_load_balancer/py.typed, packages/lmux-openai/src/lmux_openai/py.typed, packages/lmux/src/lmux/py.typed)
54.7/55Tamaños de archivo manejables1/176 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes67.710
source_files_sampled176
oversized_source_files1

Datos clave

0estrellas de GitHub
3contribuidores
357commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
7issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Could not fetch pypi package 'lmux-workspace' from its registry

Más detalle

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0agregado

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 · 2026-07-16 01:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 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 0/7 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 86

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 86 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiobotocoreindirecta
PyPIaiobotocore3.3.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.1indirecta
PyPIaioitertools0.13.0indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropicindirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIazure-core1.39.0indirecta
PyPIazure-identityindirecta
PyPIazure-identity1.25.3indirecta
PyPIboto3indirecta
PyPIboto31.42.70indirecta
PyPIboto3-stubs1.42.78indirecta
PyPIbotocore1.42.70indirecta
PyPIbotocore-stubs1.42.41indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIcryptography48.0.1indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIgoogle-authindirecta
PyPIgoogle-auth2.49.1indirecta
PyPIgoogle-genaiindirecta
PyPIgroqindirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpxindirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIlmuxindirecta
PyPIlmux0.11.0indirecta
PyPIlmux-anthropic0.12.0indirecta
PyPIlmux-aws-bedrock0.10.0indirecta
PyPIlmux-azure-foundry0.9.0indirecta
PyPIlmux-gcp-vertex0.7.0indirecta
PyPIlmux-googleindirecta
PyPIlmux-google0.10.0indirecta
PyPIlmux-groq0.7.0indirecta
PyPIlmux-load-balancer0.1.1indirecta
PyPIlmux-openai0.9.0indirecta
PyPIlmux-workspace0.0.0indirecta
PyPImsal1.35.1indirecta
PyPImsal-extensions1.3.1indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy-boto3-bedrock1.42.69indirecta
PyPImypy-boto3-bedrock-runtime1.42.42indirecta
PyPIopenaiindirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydanticindirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIrespx0.23.1indirecta
PyPIruff0.15.8indirecta
PyPIs3transfer0.16.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIty0.0.57indirecta
PyPItypes-aiobotocore3.2.1indirecta
PyPItypes-aiobotocore-bedrock-runtime3.2.1indirecta
PyPItypes-awscrt0.31.3indirecta
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv-buildindirecta
PyPIwrapt2.1.2indirecta
PyPIyarl1.23.0indirecta
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 v0.11.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas.