Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-21 09:07 UTC

datachain-ai / datachain

The Context Layer for unstructured data: typed, versioned datasets over S3, GCS, Azure

PythonApache-2.0★ 2827 estrellas⑂ 176 forksdesde jun 2024Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

datachain-ai/datachain tiene un índice de salud de 34 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (47/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

34
global / 100
En riesgo

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.

34
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 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02). La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% a la salud global ponderada y le da un límite «En riesgo» de 34.

Titularidad

DataChainOrganización
9 seguidores8 repositorios públicosdesde may 2025

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
PyPIdatachain0.61.115.920293hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
35.3/36Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 343 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year343
human_commit_share0,8
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~6,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tag0.61.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases6,4
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?

74Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
56/60Estrellas — 2827 estrellas
18.7/25Forks — 176 forks
6.4/15Observadores — 15 observadores
Datos de entrada utilizados
forks176
stars2827
watchers15
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
0/13.5Código 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_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
56/80Descargas mensuales — 15.920 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdatachain
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads15.920
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?

75Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
17.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 20% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 31 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled31
top_contributor_share0,205
Cómo se puntúa
34.4/42Resolución de issues — 82% de issues cerradas
24.7/30Aceptación de PR — 1205/1466 PR decididos fusionados
7.8/13Newcomer PR acceptance — 3/5 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs1205
open_issues96
closed_issues437
prs_merged_7d12
prs_decided_7d15
prs_merged_30d31
prs_decided_30d38
issue_closed_ratio0,82
closed_unmerged_prs261
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d5
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
7.2/25Alcance del propietario — 9 seguidores de datachain-ai
9.8/25Trayectoria — 8 repos públicos, cuenta de ~1 años
Datos de entrada utilizados
followers9
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_logindatachain-ai
public_repos8
account_age_days529
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 — 293 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdatachain
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 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
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://docs.datachain.ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 11 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsclaude-code, codex, data-processing, harness-engineering, mlops, unstructured-data, data-context-layer, ai-agents, knowledge-base, multimodal, pydantic
has_wikino
homepagehttps://docs.datachain.ai
docs_sitehttps://docs.datachain.ai
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?

47Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 14 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
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,5
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier49
security_posture_before_jurisdiction65
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado. La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% y da a la postura de seguridad un límite «En riesgo» de 34.
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
advisories2
affected_packages1
assessed_packages2
unassessed_packages47
affected_by_severitymoderate 1
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 2 dependencias resueltas con OSV. 47 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.

89Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENT.md, CLAUDE.md, docs/getting-started/agents.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt presente
40/40Historial de commits legible — 65 de 80 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_url—
legible_history_share0,812
agent_instruction_filesAGENT.md, CLAUDE.md, docs/getting-started/agents.md
agent_instruction_max_bytes10.812
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/datachain/py.typed
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 25 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 4 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/datachain/py.typed
agent_commit_share0,25
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/datachain/py.typed)
54/55Tamaños de archivo manejables — 8/439 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes210.551
source_files_sampled439
oversized_source_files8
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
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

2827estrellas de GitHub
31contribuidores
343commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
3factor bus
96issues 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:datachain@0.61.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 176 ⇿
0Estrellas
176Forks
98Versiones

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.

04080120160200175222024-072025-092026-10
Mayor 0Menor 22Parche 75

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5agregado

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 · 2026-10-21 09:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 14 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
Dependencias directas 36
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPItomlkit—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPInumpy>=1,<3pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0pyproject.toml
PyPIujson>=5.10.0pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIpyarrow—pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2pyproject.toml
PyPIdateparser>=1.3.0pyproject.toml
PyPIattrs>=21.3.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIs3fs>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIgcsfs>=2026.3.0,!=2026.8.0,!=2026.8.1pyproject.toml
PyPIadlfs>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIdvc-data>=3.10,<4pyproject.toml
PyPIdvc-objects>=4,<6pyproject.toml
PyPIshtab>=1.3.4,<2pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2pyproject.toml
PyPImultiprocess>=0.70.16pyproject.toml
PyPIcloudpickle—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11pyproject.toml
PyPIjmespath>=1.0pyproject.toml
PyPIdatamodel-code-generator>=0.28.4pyproject.toml
PyPIPillow>=13.0.0,<14pyproject.toml
PyPImsgpack>=1.0.4,<2pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub—pyproject.toml
PyPIiterative-telemetry>=0.0.10pyproject.toml
PyPIplatformdirs—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
PyPIdvc-studio-client>=0.23.0,<1pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIwebsockets—pyproject.toml
PyPIlitellm>=1.91.0,<1.92pyproject.toml
Todas las dependencias 49

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 23 paquetes directos y 26 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIadlfs—directa
PyPIattrs—directa
PyPIdatamodel-code-generator—directa
PyPIdateparser—directa
PyPIdvc-data—directa
PyPIdvc-objects—directa
PyPIdvc-studio-client—directa
PyPIfsspec—directa
PyPIgcsfs—directa
PyPIiterative-telemetry—directa
PyPIjmespath—directa
PyPIlitellm—directa
PyPImsgpack—directa
PyPImultiprocess—directa
PyPInumpy—directa
PyPIpandas—directa
PyPIpillow—directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpython-dateutil—directa
PyPIs3fs—directa
PyPIshtab—directa
PyPIsqlalchemy—directa
PyPIujson—directa
PyPIaiotools—indirecta
PyPIav—indirecta
PyPIdatasets—indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs-gen-files—indirecta
PyPImkdocs-literate-nav—indirecta
PyPImkdocs-material9.5.22indirecta
PyPImkdocs-redirects—indirecta
PyPImkdocs-section-index—indirecta
PyPImkdocstrings-python—indirecta
PyPImypy2.4.0indirecta
PyPInumba—indirecta
PyPInumkong—indirecta
PyPIpsycopg2-binary—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIpytest-servers—indirecta
PyPIpytest-sugar—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPIzarr—indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 2 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 47 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
mkdocs-material9.5.22indirectamoderada29.7.7

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.