Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-13 15:30 UTC

equinor / fmu-tools

fmu-tools is a library containing tools for pre- and post-processing in a Fast Model Update (FMU) context

Python · OpenEdge ABLLGPL-3.0★ 14 estrellas⑂ 21 forksdesde mar 2020Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

equinor/fmu-tools tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (95/100) y la más baja, AI Readiness (52/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
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.

96
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 83 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

EquinorOrganización · dominio verificado
1806 seguidores755 repositorios públicosdesde dic 2010

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIfmu-tools1.33.0633140hace 33 díasenergysubsurfacereservoirscientificengineering

Métricas por categoría

Vitalidad

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

95Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
28.4/36Cadencia de commits — 41/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 131 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year131
human_commit_share0,67
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 53 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 33 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~30,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count53
latest_release_tag1.33.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release33
mean_days_between_releases30,3
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
18.1/60Estrellas — 14 estrellas
10.8/25Forks — 21 forks
6.4/15Observadores — 15 observadores
Datos de entrada utilizados
forks21
stars14
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (LGPL-3.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
50.7/80Descargas mensuales — 6331 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesfmu-tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6331
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?

88Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
17.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 22% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 19 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled19
top_contributor_share0,215
Cómo se puntúa
35.6/42Resolución de issues — 85% de issues cerradas
26.2/30Aceptación de PR — 295/338 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs295
open_issues24
closed_issues134
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,848
closed_unmerged_prs43
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 propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
23.4/25Alcance del propietario — 1806 seguidores de equinor
25/25Trayectoria — 755 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers1806
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginequinor
public_repos755
account_age_days5750
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 33 días
20/20Historial de versiones — 40 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesfmu-tools
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish33

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://equinor.github.io/fmu-tools/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://equinor.github.io/fmu-tools/
docs_sitehttps://equinor.github.io/fmu-tools/
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?

89Excelente · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate8,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages51
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
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:fmu-tools@1.33.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 51 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.

52Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
17.5/40Historial de commits legible — 22 de 67 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,328
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 33 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,33
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini)
54.3/55Tamaños de archivo manejables — 1/84 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes74.386
source_files_sampled84
oversized_source_files1

Datos clave

14estrellas de GitHub
19contribuidores
131commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
53versiones publicadas
3factor bus
24issues 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 ★ / 21 ⇿
0Estrellas
21Forks
49Versiones

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.

048121620242122020-062023-082026-09
Mayor 0Menor 32Parche 15

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 8.6 / 10
8.6agregado

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 · 2026-09-13 15:29 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
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
n/dSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIdisjoint-set—pyproject.toml
PyPIjsonschema>=3.2.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.23.5pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=2.6pyproject.toml
PyPIpandas>=0.21pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.2pyproject.toml
PyPIxlrd>=1.2pyproject.toml
PyPIxtgeo>=4.23.0pyproject.toml
Todas las dependencias 103

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 91 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdisjoint-set0.9.0directa
PyPIjsonschema4.26.0directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPInumpy2.5.2directa
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpydantic2.13.5directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIscipy1.18.1directa
PyPIxlrd2.0.2directa
PyPIxtgeo4.25.1directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIast-serialize0.8.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIautoapi2.0.1indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.15.4indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdeprecation2.1.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIemcee3.1.6indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIgstools1.7.0indirecta
PyPIgstools-cython1.2.0indirecta
PyPIh5py3.16.0indirecta
PyPIhankel1.2.2indirecta
PyPIhdf5plugin7.0.0indirecta
PyPIidna3.19indirecta
PyPIimagesize2.0.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIkiwisolver1.5.1indirecta
PyPIlibrt0.15.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImeshio5.3.5indirecta
PyPImpmath1.4.1indirecta
PyPImypy2.3.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPImyst-parser5.1.0indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpyarrow25.0.1indirecta
PyPIpydantic-core2.46.5indirecta
PyPIpyevtk1.7.0indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpytest-runner6.0.1indirecta
PyPIpytest-snapshot0.9.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIresfo5.0.1indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIroffio1.1.1indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIrstcheck6.3.0indirecta
PyPIrstcheck-core1.3.2indirecta
PyPIruff0.16.5indirecta
PyPIsegyio1.9.14indirecta
PyPIshapely2.1.2indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx-argparse0.6.1indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItyper0.27.2indirecta
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260815indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIxtgeoviz0.3.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:fmu-tools@1.33.0 arrastra 51 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

¿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.