Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-18 20:58 UTC

digiteinfotech / kairon

Agentic AI platform that harnesses Visual LLM Chaining to build proactive digital assistants

PythonApache-2.0★ 280 estrellas⑂ 85 forksdesde abr 2020Ver en GitHub ↗

digiteinfotech/kairon tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (97/100) y la más baja, AI Readiness (55/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

88
global / 100
Excelente

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.

88
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 74 se calibra a 88 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

5 seguidores4 repositorios públicosdesde abr 2020

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Métricas por categoría

Vitalidad

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

97Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 2 días
31.2/36Cadencia de commits45/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits124 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year124
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year45
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones72 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 8 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~33,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count72
latest_release_tagv5.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases33,4
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?

57Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
39.7/60Estrellas280 estrellas
16/25Forks85 forks
7.1/15Observadores20 observadores
Datos de entrada utilizados
forks85
stars280
watchers20
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
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_badges3
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesapp.codacy.com, coveralls.io, github.com
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?

60Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
13.4/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 41% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes31 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled31
top_contributor_share0,406
Cómo se puntúa
29.5/42Resolución de issues70% de issues cerradas
11.3/30Aceptación de PR886/2361 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs886
open_issues14
closed_issues33
prs_merged_7d3
prs_decided_7d6
prs_merged_30d8
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,702
closed_unmerged_prs1475
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 verificado
5.6/25Alcance del propietario5 seguidores de digiteinfotech
17.1/25Trayectoria4 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers5
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_logindigiteinfotech
public_repos4
account_age_days2346

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

81Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 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-Tests30 out of 30 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

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://kairon.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsnlp, machine-learning, machine-learning-library, bot, bots, bot-framework, botkit, rasa, rasa-nlu, nlu, conversational-bots, conversational-agents, conversational-ai, spacy, chatbot, chatbots, chatbot-framework, natural-language-understanding, llm, gpt-3-5-turbo
has_wiki
homepagehttps://kairon.com
docs_sitehttps://kairon.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?

77Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SASTSAST tool is run on all commits
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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosel conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories10
affected_packages4
assessed_packages83
unassessed_packages7
affected_by_severitycritical 1, moderate 2, low 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 83 dependencias resueltas con OSV. 7 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.

55Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.docker.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible99 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://docs.docker.com/llms.txt
legible_history_share0,99
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
52.8/55Tamaños de archivo manejables22/556 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes1.516.410
source_files_sampled556
oversized_source_files22

Datos clave

280estrellas de GitHub
31contribuidores
124commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
72versiones publicadas
2factor bus
14issues abiertas
ecosistemas 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 ★ / 85 ⇿
0Estrellas
85Forks
70Versiones

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.

0204060801008432020-042023-062026-07
Mayor 1Menor 29Parche 39

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1agregado

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 · 2026-09-18 20:57 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
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained25 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
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 90

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 90 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccesscontrolindirecta
PyPIaiohttp-retry2.8.3indirecta
PyPIaioresponses0.7.6indirecta
PyPIapscheduler3.9.1.post1indirecta
PyPIbcrypt4.3.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.13.0b3indirecta
PyPIblack22.12.0indirecta
PyPIblacksheep2.0.7indirecta
PyPIblinker1.8.2indirecta
PyPIcroniter2.0.7indirecta
PyPIdeepdiff8.6.2indirecta
PyPIdramatiq1.17.0indirecta
PyPIdramatiq-mongodb0.8.3indirecta
PyPIfaiss-cpu1.8.0.post1indirecta
PyPIfastapi0.115.6indirecta
PyPIfastapi-keycloak1.0.11indirecta
PyPIfastapi-sso0.15.0indirecta
PyPIfastembed0.5.1indirecta
PyPIfernet1.0.1indirecta
PyPIgenson1.3.0indirecta
PyPIgoogle-api-python-client2.143.0indirecta
PyPIgoogle-apitools0.5.32indirecta
PyPIgoogle-businessmessages1.0.5indirecta
PyPIgoogle-cloud-translate3.16.0indirecta
PyPIgoogle-generativeaiindirecta
PyPIgooglesearch-python1.2.5indirecta
PyPIhuggingface-hub0.25.2indirecta
PyPIimap-tools1.7.4indirecta
PyPIjira3.8.0indirecta
PyPIjson2html1.3.0indirecta
PyPIjsonschema-rs0.18.1indirecta
PyPIkeybert0.8.5indirecta
PyPIlocust2.31.5.dev3indirecta
PyPImarkdown-pdf1.7indirecta
PyPImock5.1.0indirecta
PyPImongoengine0.29.1indirecta
PyPImongoengine-jsonschema0.1.3indirecta
PyPImongomock4.1.2indirecta
PyPImore-itertoolsindirecta
PyPImoto5.0.26indirecta
PyPInlpaug1.1.11indirecta
PyPInltkindirecta
PyPIopenpyxl3.2.0b1indirecta
PyPIopentelemetry-distro0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-asyncio0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aws-lambda0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-boto0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-botocore0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-fastapi0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-grpc0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-httpx0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-logging0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-pymongo0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-system-metrics0.48b0indirecta
PyPIopentelemetry-propagator-aws-xray1.0.2indirecta
PyPIopentelemetry-sdk-extension-aws2.0.2indirecta
PyPIorjson3.11.6indirecta
PyPIpandas2.2.2indirecta
PyPIpasslib1.7.4indirecta
PyPIpassword-strength0.0.3.post2indirecta
PyPIpipedrive-python-lib1.2.3indirecta
PyPIpqdict1.4.0indirecta
PyPIpykka3.1.1indirecta
PyPIpykwalify1.8.0indirecta
PyPIpymupdf1.25.3indirecta
PyPIpytelegrambotapi4.26.0indirecta
PyPIpytest8.3.2indirecta
PyPIpytest-aioresponses0.3.0indirecta
PyPIpytest-asyncio0.24.0indirecta
PyPIpytest-cov5.0.0indirecta
PyPIpytest-html4.1.1indirecta
PyPIpytest-httpx0.30.0indirecta
PyPIpython-docx1.1.2indirecta
PyPIpython-multipartindirecta
PyPIqdrant-client1.13.3indirecta
PyPIrasa3.6.21indirecta
PyPIresponses0.25.6indirecta
PyPIrestrictedpythonindirecta
PyPIsecure0.3.0indirecta
PyPIsmart-config0.1.3indirecta
PyPItiktoken0.7.0indirecta
PyPItimeout-decorator0.5.0indirecta
PyPItwilioindirecta
PyPIuuid62024.7.10indirecta
PyPIuvicorn0.34.0indirecta
PyPIvalidators0.33.0indirecta
PyPIzenpy2.0.50indirecta
Avisos de dependencias 4

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 83 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 4 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 7 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
black22.12.0indirectacrítica426.3.1
fastapi-sso0.15.0indirectamoderada20.19.0
pytest8.3.2indirectamoderada29.0.3
blacksheep2.0.7indirectabaja22.4.6

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.