Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
PythonApache-2.0★ 26.522 estrellas⑂ 3144 forksdesde nov 2019Ver en GitHub ↗
deepset-ai/haystack tiene un índice de salud de 100 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Engineering Quality (82/100). Se actualizó por última vez hoy. 6 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
100
global / 100
Excepcional
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.
100
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)
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 93 se calibra a 100 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25
Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40
Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
source
osv
advisories
0
affected_packages
0
assessed_packages
41
unassessed_packages
0
affected_by_severity
none
direct_affected_packages
0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:haystack-ai@3.1.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 41 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.
¿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.
Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
20/20
Servidor MCP
40/40
Ejemplos ejecutables — examples, samples
Datos de entrada utilizados
example_dirs
examples, samples
has_mcp_signal
sí
api_schema_files
—
interfaces_expected_of
—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.
Datos clave
26.522estrellas de GitHub
98contribuidores
1962commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
6factor bus
84issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes
Advertencias de recopilación de datos
Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 27 authors (cap 12)
pypi download statistics for 'haystack-ai' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 3144 ⇿
0Estrellas
3144Forks
62Versiones
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.
Mayor 1Menor 17Parche 10
Cada punto abarca 2 días.
OpenSSF Scorecard 9.4 / 10
9.4agregado
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 · 2026-09-16 18:55 UTC
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 3 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
Registro
Paquete
Versión
Relación
npm
@docusaurus/core
^3.10.0
directa
npm
@docusaurus/faster
^3.10.0
directa
npm
@docusaurus/plugin-client-redirects
^3.10.0
directa
npm
@docusaurus/plugin-content-docs
^3.10.0
directa
npm
@docusaurus/plugin-ideal-image
^3.10.0
directa
npm
@docusaurus/preset-classic
^3.10.0
directa
npm
@mdx-js/react
^3.0.0
directa
npm
@types/turndown
^5.0.6
directa
npm
@vercel/node
^12.0.0
directa
npm
clsx
^2.0.0
directa
npm
docusaurus-plugin-generate-llms-txt
^0.0.1
directa
npm
prism-react-renderer
^2.3.0
directa
npm
react
^19.0.0
directa
npm
react-dom
^19.0.0
directa
npm
sharp
^0.35.0
directa
npm
turndown
^7.2.2
directa
npm
vercel
^59.1.3
directa
PyPI
openai
—
directa
PyPI
posthog
—
directa
PyPI
tenacity
—
directa
PyPI
typing-extensions
—
directa
npm
@docusaurus/module-type-aliases
^3.10.0
indirecta
npm
@docusaurus/types
^3.10.0
indirecta
PyPI
hatchling
—
indirecta
Avisos de dependencias 0
Instalar pypi:haystack-ai@3.1.1 arrastra 41 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.
Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.
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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Registros relacionados
Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con deepset-ai/haystack. Leer en paralelo →
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.
