Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.26.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-22 11:44 UTC

ev-flow / quark-engine

PythonGPL-3.0★ 1697 estrellas⑂ 214 forksdesde oct 2019Ver en GitHub ↗
#defcon#android#blackhat#blackbox#malware-analysis#malware-detection

ev-flow/quark-engine tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (62/100). Se actualizó por última vez hace 7 días. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

94
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.

94
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 81 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Even Flow FoundationOrganización
40 seguidores24 repositorios públicosdesde oct 2019

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
PyPIquark-engineapunta a otro repositorio; no se puntúa26.7.117.36179hace 20 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 7 días
34.6/36Cadencia de commits — 50/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 119 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 25 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year119
human_commit_share0,78
days_since_last_push7
active_weeks_last_year50

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 84 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 20 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~33,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count84
latest_release_tagv26.7.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases33,5
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?

67Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

81Excelente
Cómo se puntúa
52.4/60Estrellas — 1697 estrellas
19.4/25Forks — 214 forks
8.8/15Observadores — 39 observadores
Datos de entrada utilizados
forks214
stars1697
watchers39
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (GPL-3.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
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?

80Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

74Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
14.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 34% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 31 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled31
top_contributor_share0,34

Capacidad de respuesta a issues y PR

86Excelente
Cómo se puntúa
34.4/42Resolución de issues — 82% de issues cerradas
25.6/30Aceptación de PR — 518/608 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_prs518
open_issues57
closed_issues257
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,818
closed_unmerged_prs90
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.

Propiedad y custodia

80Excelente
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
11.6/25Alcance del propietario — 40 seguidores de ev-flow
22.2/25Trayectoria — 24 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers40
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginev-flow
public_repos24
account_age_days2456
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 14 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks 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_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://doc.quark-engine.com
0/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdefcon, android, blackhat, blackbox, malware-analysis, malware-detection
has_wikisí
homepagehttps://doc.quark-engine.com
docs_sitehttps://doc.quark-engine.com
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionno

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

Postura de seguridad

53Moderado
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
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 — 25 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 26 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages44
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:quark-engine@26.7.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 44 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.

79Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

82Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
36.9/40Historial de commits legible — 54 de 78 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,692
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes6692

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

77Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
8/10Práctica demostrada con agentes — 4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 12 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesPipfile.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,12

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/95 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes38.670
source_files_sampled95
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — demos, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsdemos, 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

1697estrellas de GitHub
31contribuidores
119commits en los últimos 12 meses
7días desde el último push
84versiones publicadas
3factor bus
57issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'quark-engine' points at a different repository (https://github.com/quark-engine/quark-engine); excluded from ecosystem scoring

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 214 ⇿
0Estrellas
214Forks
83Versiones

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.

0408012016020024021262019-112023-032026-07
Mayor 0Menor 0Parche 77

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3agregado

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 · 2026-07-22 11:44 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 6 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained25 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities26 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 132

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 132 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIalabaster—indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIandroguard3.4.0a1indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIasn1crypto1.5.1indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIblack26.3.1indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIcli-helpers2.7.0indirecta
PyPIclick—indirecta
PyPIclick8.0.4indirecta
PyPIclick-default-group1.2.4indirecta
PyPIcolorama—indirecta
PyPIcolorama0.4.4indirecta
PyPIcommonmark—indirecta
PyPIcondense-json0.1.3indirecta
PyPIconfigobj5.0.9indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdelegator-py0.1.1indirecta
PyPIdextrace—indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIfonttools4.61.1indirecta
PyPIfrida15.2.2indirecta
PyPIfrida-tools11.0.0indirecta
PyPIgraphviz—indirecta
PyPIgraphviz0.18.2indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipython8.18.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja2—indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.12.0indirecta
PyPIkiwisolver1.4.10rc0indirecta
PyPIlangchain0.2.11indirecta
PyPIlangchain-core0.2.23indirecta
PyPIlangchain-openai0.1.17indirecta
PyPIlibrt0.7.7indirecta
PyPIlitecli1.17.0indirecta
PyPIllm0.28indirecta
PyPIlxml6.1.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.8indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImock—indirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPIobjection1.11.0indirecta
PyPIopenai2.15.0indirecta
PyPIpackaging26.0rc2indirecta
PyPIparso0.8.5indirecta
PyPIpathspec1.0.3indirecta
PyPIpathvalidate3.2.3indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIpillow12.1.0indirecta
PyPIpip26.1.2indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIplotly—indirecta
PyPIplotly5.4.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprettytable—indirecta
PyPIprettytable2.4.0indirecta
PyPIprompt-toolkit—indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.36indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpuremagic1.30indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydot4.0.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.1indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-ulid3.1.0indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIr2pipe1.8.0indirecta
PyPIreadthedocs-sphinx-ext—indirecta
PyPIrecommonmark—indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIrzpipe—indirecta
PyPIrzpipe0.1.2indirecta
PyPIsemver2.13.0indirecta
PyPIsetuptools80.9.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme—indirecta
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
PyPIsqlite-fts41.0.3indirecta
PyPIsqlite-migrate0.1b0indirecta
PyPIsqlite-utils4.0a1indirecta
PyPIsqlparse0.5.5indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItabulate0.9.0indirecta
PyPItenacity9.1.2indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPItqdm4.66.5indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIwcwidth0.2.14indirecta
PyPIwerkzeug3.1.6indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:quark-engine@26.7.1 arrastra 44 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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con ev-flow/quark-engine. Leer en paralelo →

87lief-project/LIEFLIEF - Library to Instrument Executable Formats (C++, Python, Rust)Excelente100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorExcepcional97MISP/MISPMISP (core software) - Open Source Threat Intelligence and Sharing PlatformExcepcional96getsentry/sentry-javaA Sentry SDK for Java, Android and other JVM languages.Excepcional95maziyarpanahi/openmedLocal-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 2,200+ medical models, 21 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0Excepcional94kivy/kivyOpen source UI framework written in Python, running on Windows, Linux, macOS, Android and iOSExcepcional

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 v0.26.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.