evidentlyai / evidently
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular data to Gen AI. 100+ metrics.
evidentlyai/evidently tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (89/100) y la más baja, Security (36/100). Se actualizó por última vez hace 6 días. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Ecosistemas de paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | evidently | 0.7.23 | - | 153 | hace 6 días |
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 6 días |
| 20.1/36 | Cadencia de commits — 29/52 semanas con commits |
| 18/18 | Volumen de commits — 103 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 103 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 6 |
| active_weeks_last_year | 29 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 100 versiones publicadas |
| 36/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 6 días |
| 27/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~42,1 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v0.7.23 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 6 |
| mean_days_between_releases | 42,1 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 60/60 | Estrellas — 7923 estrellas |
| 24.7/25 | Forks — 918 forks |
| 9.7/15 | Observadores — 56 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 918 |
| stars | 7923 |
| watchers | 56 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 18/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 2 |
| has_contributing | sí |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | no |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | no |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Cómo se puntúa
| 36/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s) |
| 17.1/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 24% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 88 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 3 |
| contributors_sampled | 88 |
| top_contributor_share | 0,242 |
Capacidad de respuesta a issues y PR
Cómo se puntúa
| 21.7/42 | Resolución de issues — 52% de issues cerradas |
| 27.4/30 | Aceptación de PR — 1240/1358 PR decididos fusionados |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — 0/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 1240 |
| open_issues | 241 |
| closed_issues | 257 |
| prs_merged_7d | 2 |
| prs_decided_7d | 2 |
| prs_merged_30d | 2 |
| prs_decided_30d | 4 |
| issue_closed_ratio | 0,516 |
| closed_unmerged_prs | 118 |
| first_time_authors_30d | 2 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 2 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado |
| 18.5/25 | Alcance del propietario — 369 seguidores de evidentlyai |
| 19.2/25 | Trayectoria — 10 repos públicos, cuenta de ~5 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 369 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | no |
| owner_login | evidentlyai |
| public_repos | 10 |
| account_age_days | 2122 |
Mantenimiento de paquetes
Cómo se puntúa
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 35/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 6 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 153 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
Datos de entrada utilizados
| packages | evidently |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 6 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — ruff.toml |
| 9.6/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | sí |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 0/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 14 topics |
| 10/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | data-drift, jupyter-notebook, pandas-dataframe, machine-learning, model-monitoring, html-report, mlops, data-science, hacktoberfest, data-quality, data-validation, generative-ai, llm, llmops |
| has_wiki | sí |
| homepage | https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| docs_site | https://discord.gg/xZjKRaNp8b |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | no |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 0/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 25/25 | Lockfiles de dependencias — pnpm-lock.yaml |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | pnpm-lock.yaml |
| manifests | pyproject.toml, requirements.dev.txt, requirements.min.txt, ui/package.json |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | no |
| has_dependabot_config | no |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 15.4/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: nltk 3.10.3 (high 7.0) |
| 25/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido |
| 40/40 | Sin avisos pendientes — ningún aviso lleva público más de 90 días |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 1 |
| affected_packages | 1 |
| assessed_packages | 78 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | high 1 |
| direct_affected_packages | 1 |
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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 0/45 | Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor |
| 15/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.evidentlyai.com/llms.txt) |
| 40/40 | Historial de commits legible — 84 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | sí |
| llms_txt_url | https://docs.evidentlyai.com/llms.txt |
| legible_history_share | 0,84 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — docker/Makefile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — ruff.toml |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json |
| 10/10 | Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile |
| 0/10 | Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100 |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | pnpm-lock.yaml |
| has_dockerfile | sí |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | docker/Makefile |
| has_devcontainer | sí |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 27/45 | Código verificable por tipos — Jupyter Notebook con configuración de verificación de tipos (ui/packages/evidently-ui-lib/tsconfig.json, ui/service/tsconfig.json, ui/standalone/tsconfig.json) |
| 54.4/55 | Tamaños de archivo manejables — 11/1079 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Jupyter Notebook |
| largest_source_bytes | 3.525.811 |
| source_files_sampled | 1079 |
| oversized_source_files | 11 |
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) |
| 0/20 | Servidor MCP |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — cookbook, examples, notebooks |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | cookbook, examples, notebooks |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | network-service |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- pypi download statistics for 'evidently' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
- GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/17 16:42:42 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 918 ⇿
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.
Cada punto abarca 6 días.
Dependencias directas 27
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| PyPI | plotly | >=5.10.0,<6 | pyproject.toml |
| PyPI | statsmodels | >=0.14.0 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >=1.1.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pandas | >=1.3.5 | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | >=1.23.0 | pyproject.toml |
| PyPI | nltk | >=3.6.7 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | >=1.10.0 | pyproject.toml |
| PyPI | requests | >=2.32.0 | pyproject.toml |
| PyPI | PyYAML | >=6.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | pydantic | >=1.10.16 | pyproject.toml |
| PyPI | litestar | >=2.19.0 | pyproject.toml |
| PyPI | typing-inspect | >=0.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | uvicorn | >=0.22.0 | pyproject.toml |
| PyPI | watchdog | >=3.0.0 | pyproject.toml |
| PyPI | typer | >=0.3 | pyproject.toml |
| PyPI | rich | >=13 | pyproject.toml |
| PyPI | iterative-telemetry | >=0.0.5 | pyproject.toml |
| PyPI | dynaconf | >=3.2.4 | pyproject.toml |
| PyPI | certifi | >=2024.7.4 | pyproject.toml |
| PyPI | urllib3 | >=1.26.19 | pyproject.toml |
| PyPI | fsspec | >=2024.9.0 | pyproject.toml |
| PyPI | ujson | >=5.4.0 | pyproject.toml |
| PyPI | deprecation | >=2.1.0 | pyproject.toml |
| PyPI | uuid6 | >=2024.7.10 | pyproject.toml |
| PyPI | cryptography | >=43.0.1 | pyproject.toml |
| PyPI | opentelemetry-proto | >=1.25.0 | pyproject.toml |
| npm | @biomejs/biome | 1.9.4 | ui/package.json |
Todas las dependencias no recopilado
No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
Avisos de dependencias 1
Instalar pypi:evidently@0.7.23 arrastra 78 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.
| Paquete | Versión | Relación | Gravedad | Avisos | Corregido en |
|---|---|---|---|---|---|
| nltk | 3.10.3 | directa | alta | 1 | — |
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.
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.