Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 00:47 UTC

datafold / data-diff

Compare tables within or across databases

PythonMIT★ 2988 estrellas⑂ 312 forksdesde mar 2022archivadoVer en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

datafold/data-diff tiene un índice de salud de 19 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Crítico. Su puntuación más alta es Engineering Quality (84/100) y la más baja, Vitality (25/100). El repositorio está archivado, por lo que no cabe esperar más mantenimiento.

19
global / 100
Crítico

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.

19
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 62 se calibra a 69 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

DatafoldOrganización
85 seguidores41 repositorios públicosdesde abr 2020

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
PyPIdata-diff0.11.2-75hace 817 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

25En riesgo · 21% del índice global
Cómo se puntúa
0/36Recencia de pushúltimo push hace 817 días
0/36Cadencia de commits0/52 semanas con commits
0/18Volumen de commits0 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject is archived
Datos de entrada utilizados
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push817
active_weeks_last_year0
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones63 versiones publicadas
0/36Recencia de las versionesúltima versión hace 904 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~10,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count63
latest_release_tagv0.11.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release904
mean_days_between_releases10,8
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?

82Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
56.4/60Estrellas2988 estrellas
20.8/25Forks312 forks
1.7/15Observadores3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks312
stars2988
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges0
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
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?

76Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.5/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 44% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes47 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled47
top_contributor_share0,444
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues100% de issues cerradas
23.9/30Aceptación de PR459/575 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs459
open_issues0
closed_issues318
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs116
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
13.9/25Alcance del propietario85 seguidores de datafold
23.8/25Trayectoria41 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers85
owner_typeOrganization
is_verified
owner_logindatafold
public_repos41
account_age_days2322
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
4/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 817 días
20/20Historial de versiones75 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdata-diff
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish817

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

84Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterruff.toml
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://docs.datafold.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdatabase, mysql, postgresql, snowflake, rdbms, trino, data-engineering, data-quality, data-science, data-quality-monitoring, databricks-sql, dataengineering, dataquality, oracle-database, postgres, sql, dbt, python, data, data-diffing
has_wikino
homepagehttps://docs.datafold.com
docs_sitehttps://docs.datafold.com
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

42Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
0/2.5CI-Tests0 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-ReviewFound 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
0/7.5Maintainedproject is archived
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Vulnerabilities60 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
14/35Dependencias directas libres de avisos conocidos1 afectados: urllib3 1.26.20 (high 7.5)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
33.7/40Sin avisos pendientes1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 420 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories10
affected_packages1
assessed_packages72
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:data-diff@0.11.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 72 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.

57Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
24.5/40Historial de commits legible46 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,46
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatoruff.toml
11/11Verificación estática de tiposdata_diff/py.typed
10/10Entorno reproducibleDockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilespoetry.lock
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsdata_diff/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (data_diff/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables0/74 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes48.445
source_files_sampled74
oversized_source_files0

Datos clave

2988estrellas de GitHub
47contribuidores
0commits en los últimos 12 meses
817días desde el último push
63versiones publicadas
2factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 312 ⇿
0Estrellas
312Forks
63Versiones

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.

0125250375302122022-052024-062026-08
Mayor 0Menor 10Parche 49

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4agregado

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 · 2026-08-13 00:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 15/16 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
n/dPackagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities60 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 24
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpydantic>=1.10.12pyproject.toml
PyPIdsnparse<0.2.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1pyproject.toml
PyPIrich*pyproject.toml
PyPItoml>=0.10.2pyproject.toml
PyPImysql-connector-python>=8.0.29pyproject.toml
PyPIpsycopg2*pyproject.toml
PyPIsnowflake-connector-python>=3.0.2,<4.0.0pyproject.toml
PyPIcryptography*pyproject.toml
PyPItrino>=0.314.0pyproject.toml
PyPIpresto-python-client*pyproject.toml
PyPIclickhouse-driver*pyproject.toml
PyPIduckdb*pyproject.toml
PyPIdbt-core^1.0.0pyproject.toml
PyPIkeyring*pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPIpreql>=0.2.19pyproject.toml
PyPIvertica-python*pyproject.toml
PyPIurllib3<2pyproject.toml
PyPIoracledb*pyproject.toml
PyPIpyodbc>=4.0.39pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.1pyproject.toml
PyPIattrs>=23.1.0pyproject.toml
PyPImashumaro>=2.9,<3.11.0pyproject.toml
Todas las dependencias 105

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 24 paquetes directos y 81 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIattrs23.1.0directa
PyPIclick8.1.7directa
PyPIclickhouse-driver0.2.6directa
PyPIcryptography41.0.7directa
PyPIdbt-core1.7.4directa
PyPIdsnparse0.1.15directa
PyPIduckdb0.9.2directa
PyPIkeyring24.3.0directa
PyPImashumaro3.10directa
PyPImysql-connector-python8.0.29directa
PyPIoracledb1.4.2directa
PyPIpreql0.2.19directa
PyPIpresto-python-client0.8.3directa
PyPIpsycopg22.9.9directa
PyPIpydantic1.10.12directa
PyPIpyodbc4.0.39directa
PyPIrich13.7.0directa
PyPIsnowflake-connector-python3.6.0directa
PyPItabulate0.9.0directa
PyPItoml0.10.2directa
PyPItrino0.314.0directa
PyPItyping-extensions4.9.0directa
PyPIurllib31.26.18directa
PyPIvertica-python1.3.7directa
PyPIagate1.7.1indirecta
PyPIarrow1.3.0indirecta
PyPIasn1crypto1.5.1indirecta
PyPIbabel2.14.0indirecta
PyPIbackports-zoneinfo0.2.1indirecta
PyPIcertifi2023.11.17indirecta
PyPIcffi1.16.0indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.3.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.3.3indirecta
PyPIdata-diffindirecta
PyPIdbt-extractor0.5.1indirecta
PyPIdbt-semantic-interfaces0.4.2indirecta
PyPIdistlib0.3.8indirecta
PyPIenum-toolsindirecta
PyPIfilelock3.13.1indirecta
PyPIidentify2.5.33indirecta
PyPIidna3.6indirecta
PyPIimportlib-metadata6.11.0indirecta
PyPIimportlib-resources6.1.1indirecta
PyPIisodate0.6.1indirecta
PyPIjaraco-classes3.3.0indirecta
PyPIjeepney0.8.0indirecta
PyPIjinja23.1.2indirecta
PyPIjsonschema4.20.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2023.11.2indirecta
PyPIlark-parser0.11.3indirecta
PyPIleather0.3.4indirecta
PyPIlogbook1.5.3indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkupsafe2.1.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPIminimal-snowplow-tracker0.0.2indirecta
PyPImore-itertools10.1.0indirecta
PyPImsgpack1.0.7indirecta
PyPInetworkx3.1indirecta
PyPInodeenv1.8.0indirecta
PyPIpackaging23.2indirecta
PyPIparameterized0.9.0indirecta
PyPIparsedatetime2.6indirecta
PyPIpathspec0.11.2indirecta
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10indirecta
PyPIplatformdirs3.11.0indirecta
PyPIpre-commit3.5.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.43indirecta
PyPIprotobuf4.25.1indirecta
PyPIpycparser2.21indirecta
PyPIpygments2.17.2indirecta
PyPIpyjwt2.8.0indirecta
PyPIpyopenssl23.3.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.8.2indirecta
PyPIpython-slugify8.0.1indirecta
PyPIpytimeparse1.1.8indirecta
PyPIpytz2023.3.post1indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.1indirecta
PyPIrecommonmarkindirecta
PyPIreferencing0.32.0indirecta
PyPIrequests2.31.0indirecta
PyPIrpds-py0.15.2indirecta
PyPIruff0.1.8indirecta
PyPIruntype0.2.7indirecta
PyPIsecretstorage3.3.3indirecta
PyPIsetuptools69.0.3indirecta
PyPIsix1.16.0indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsphinx-copybuttonindirecta
PyPIsphinx-galleryindirecta
PyPIsphinx-markdown-tablesindirecta
PyPIsphinx-rtd-themeindirecta
PyPIsqlparse0.4.4indirecta
PyPItext-unidecode1.3indirecta
PyPItomlkit0.12.3indirecta
PyPItypes-python-dateutil2.8.19.14indirecta
PyPItzdata2023.3indirecta
PyPItzlocal5.2indirecta
PyPIunittest-parallel1.6.1indirecta
PyPIvirtualenv20.25.0indirecta
PyPIwcwidth0.2.12indirecta
PyPIzipp3.17.0indirecta
Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:data-diff@0.11.2 arrastra 72 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
urllib31.26.20directaalta102.7.0

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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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