Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.12.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 05:44 UTC

douglasmonsky / agent-maintainer

Maintainability checks and repair-loop diagnostics for AI-assisted Python repositories.

PythonMIT★ 0 estrellas⑂ 0 forksdesde jun 2026Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

douglasmonsky/agent-maintainer tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Community & Adoption (49/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

80
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 68 se calibra a 80 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Douglas MonskyCuenta personal
4 seguidores27 repositorios públicosdesde jun 2017

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIagent-maintainer0.1.0b810.2806hace 0 díasaicoding-agentsmaintainabilitycipythoncode-qualitydeveloper-tools

Métricas por categoría

Vitalidad

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

70Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
2.8/36Cadencia de commits4/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits1175 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1175
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year4
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones7 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~3,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count7
latest_release_tagv0.1.0b8
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3,4

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

49Débil · 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)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
53.5/80Descargas mensuales10.280 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesagent-maintainer
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads10.280
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?

56Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 100% de los commits
2.7/13.5Amplitud de contribuyentes2 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,995
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues100% de issues cerradas
29/30Aceptación de PR385/398 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/5 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs385
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs13
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
5/25Alcance del propietario4 seguidores de douglasmonsky
22.5/25Trayectoria27 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers4
owner_typeUser
is_verified
owner_logindouglasmonsky
public_repos27
account_age_days3326
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
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones6 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesagent-maintainer
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.flake8, .pylintrc
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://github.com/douglasmonsky/agent-maintainer#readme
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, ai-assisted-development, ci, code-quality, coding-agents, developer-tools, maintainability, pre-commit, python, repository-maintenance, static-analysis, testing, ai-agents, ai-tools, claude-code, codex, free, hooks, open-source, pypi-package
has_wiki
homepagehttps://github.com/douglasmonsky/agent-maintainer#readme
docs_sitehttps://github.com/douglasmonsky/agent-maintainer#readme
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?

62Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
6/7.5Binary-Artifactsbinaries present in source code
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests5 out of 5 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 0/5 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
0/7.5Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packagingpackaging workflow detected
2/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SASTSAST tool is run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection. 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.

86Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesAGENTS.md, tests/fixtures/existing_app_onboarding/flat-service/AGENTS.md, tests/fixtures/existing_app_onboarding/uv-web-app/AGENTS.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, tests/fixtures/existing_app_onboarding/flat-service/AGENTS.md, tests/fixtures/existing_app_onboarding/uv-web-app/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes6364
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandojustfile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.flake8, .pylintrc
11/11Verificación estática de tiposconfig/pyrightconfig.json, src/docsync/py.typed
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesjustfile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsconfig/pyrightconfig.json, src/docsync/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (config/pyrightconfig.json, src/docsync/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables0/904 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes18.381
source_files_sampled904
oversized_source_files0
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexample, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexample, examples
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

0estrellas de GitHub
2contribuidores
1175commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
7versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2agregado

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 · 2026-07-18 05:44 UTC

8Binary-Artifactsbinaries present in source code
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-Tests5 out of 5 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 0/5 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIdefusedxml>=0.7.1pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.3pyproject.toml
Todas las dependencias 127

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 124 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdefusedxmldirecta
PyPIdefusedxml0.7.1directa
PyPIpyyamldirecta
npm@nodelib/fs.scandir2.1.5indirecta
npm@nodelib/fs.stat2.0.5indirecta
npm@nodelib/fs.walk1.2.8indirecta
npm@sindresorhus/merge-streams4.0.0indirecta
npm@taplo/cli0.7.0indirecta
npm@types/debug4.1.13indirecta
npm@types/katex0.16.8indirecta
npm@types/ms2.1.0indirecta
npm@types/unist2.0.11indirecta
npmansi-regex6.2.2indirecta
npmargparse2.0.1indirecta
npmbraces3.0.3indirecta
npmcharacter-entities2.0.2indirecta
npmcharacter-entities-legacy3.0.0indirecta
npmcharacter-reference-invalid2.0.1indirecta
npmcommander8.3.0indirecta
npmdebug4.4.3indirecta
npmdecode-named-character-reference1.3.0indirecta
npmdequal2.0.3indirecta
npmdevlop1.1.0indirecta
npmentities4.5.0indirecta
npmfast-glob3.3.3indirecta
npmfastq1.20.1indirecta
npmfill-range7.1.1indirecta
npmget-east-asian-width1.6.0indirecta
npmglob-parent5.1.2indirecta
npmglobby16.2.0indirecta
npmignore7.0.5indirecta
npmis-alphabetical2.0.1indirecta
npmis-alphanumerical2.0.1indirecta
npmis-decimal2.0.1indirecta
npmis-extglob2.1.1indirecta
npmis-glob4.0.3indirecta
npmis-hexadecimal2.0.1indirecta
npmis-number7.0.0indirecta
npmis-path-inside4.0.0indirecta
npmjs-yaml5.2.0indirecta
npmjsonc-parser3.3.1indirecta
npmjsonpointer5.0.1indirecta
npmkatex0.16.47indirecta
npmlinkify-it5.0.1indirecta
npmmarkdown-it14.2.0indirecta
npmmarkdownlint0.41.0indirecta
npmmarkdownlint-cli20.23.0indirecta
npmmarkdownlint-cli2-formatter-default0.0.6indirecta
npmmdurl2.0.0indirecta
npmmerge21.4.1indirecta
npmmicromark4.0.2indirecta
npmmicromark-core-commonmark2.0.3indirecta
npmmicromark-extension-directive4.0.0indirecta
npmmicromark-extension-gfm-autolink-literal2.1.0indirecta
npmmicromark-extension-gfm-footnote2.1.0indirecta
npmmicromark-extension-gfm-table2.1.1indirecta
npmmicromark-extension-math3.1.0indirecta
npmmicromark-factory-destination2.0.1indirecta
npmmicromark-factory-label2.0.1indirecta
npmmicromark-factory-space2.0.1indirecta
npmmicromark-factory-title2.0.1indirecta
npmmicromark-factory-whitespace2.0.1indirecta
npmmicromark-util-character2.1.1indirecta
npmmicromark-util-chunked2.0.1indirecta
npmmicromark-util-classify-character2.0.1indirecta
npmmicromark-util-combine-extensions2.0.1indirecta
npmmicromark-util-decode-numeric-character-reference2.0.2indirecta
npmmicromark-util-encode2.0.1indirecta
npmmicromark-util-html-tag-name2.0.1indirecta
npmmicromark-util-normalize-identifier2.0.1indirecta
npmmicromark-util-resolve-all2.0.1indirecta
npmmicromark-util-sanitize-uri2.0.1indirecta
npmmicromark-util-subtokenize2.1.0indirecta
npmmicromark-util-symbol2.0.1indirecta
npmmicromark-util-types2.0.2indirecta
npmmicromatch4.0.8indirecta
npmms2.1.3indirecta
npmparse-entities4.0.2indirecta
npmpicomatch2.3.2indirecta
npmpunycode.js2.3.1indirecta
npmqueue-microtask1.2.3indirecta
npmreusify1.1.0indirecta
npmrun-parallel1.2.0indirecta
npmslash5.1.0indirecta
npmsmol-toml1.7.0indirecta
npmstring-width8.2.1indirecta
npmstrip-ansi7.2.0indirecta
npmto-regex-range5.0.1indirecta
npmuc.micro2.1.0indirecta
npmunicorn-magic0.4.0indirecta
PyPIactionlint-py1.7.12.24indirecta
PyPIagent-maintainerindirecta
PyPIbandit1.9.4indirecta
PyPIbuild1.5.1indirecta
PyPIcheck-jsonschema0.37.4indirecta
PyPIcoverage7.15.0indirecta
PyPIcyclonedx-bom7.3.0indirecta
PyPIdeptry0.25.1indirecta
PyPIdiff-cover10.3.0indirecta
PyPIhypothesis6.156.6indirecta
PyPIimport-linter2.13indirecta
PyPIinterrogate1.7.0indirecta
PyPImcpindirecta
PyPImutmut3.6.0indirecta
PyPIpip-audit2.10.1indirecta
PyPIpip-licenses5.5.5indirecta
PyPIpip-tools7.5.3indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIpylint4.0.6indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIradon6.0.1indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIrust-just1.56.0indirecta
PyPIsemgrepindirecta
PyPIsemgrep1.169.0indirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPItach0.35.0indirecta
PyPItwine6.2.0indirecta
PyPIvulture2.16indirecta
PyPIwemake-python-styleguide1.6.2indirecta
PyPIwheel0.47.0indirecta
PyPIxenon0.9.3indirecta
PyPIyamllint1.38.0indirecta
PyPIzizmor1.26.1indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

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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 v0.12.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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