Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 17:16 UTC

frostming / marko

A markdown parser with high extensibility.

PythonMIT★ 465 estrellas⑂ 53 forksdesde ago 2018Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

frostming/marko tiene un índice de salud de 81 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, Security (50/100). Se actualizó por última vez hace 9 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

81
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.

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

Titularidad

Frost MingCuenta personal
1702 seguidores127 repositorios públicosdesde dic 2015

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 publicación
PyPImarko2.2.46.401.36747hace 15 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

65Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 9 días
6.2/36Cadencia de commits9/52 semanas con commits
13.1/18Volumen de commits28 commits en el último año
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
commits_last_year28
human_commit_share0,55
days_since_last_push9
active_weeks_last_year9
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones16 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 91 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~91,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count16
latest_release_tagv2.2.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release91
mean_days_between_releases91,7
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
Cómo se puntúa
43.3/60Estrellas465 estrellas
14.3/25Forks53 forks
3.9/15Observadores6 observadores
Datos de entrada utilizados
forks53
stars465
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
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_badges6
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales6.401.367 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmarko
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads6.401.367
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?

69Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.8/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 83% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes27 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,832
Cómo se puntúa
41.1/42Resolución de issues98% de issues cerradas
24.3/30Aceptación de PR149/184 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs149
open_issues2
closed_issues90
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,978
closed_unmerged_prs35
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
23.2/25Alcance del propietario1702 seguidores de frostming
25/25Trayectoria127 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers1702
owner_typeUser
is_verified
owner_loginfrostming
public_repos127
account_age_days3906
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 15 días
20/20Historial de versiones47 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmarko
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish15

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests16 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
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://marko-py.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmarkdown, commonmark, parser, regexp, extensible
has_wiki
homepagehttps://marko-py.readthedocs.io/
docs_sitehttps://marko-py.readthedocs.io/
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?

50Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
1.5/2.5CI-Tests16 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-ReviewFound 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
4.5/7.5Maintained7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
0/5Packagingsin datos
1/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,8
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
advisories40
affected_packages5
assessed_packages29
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 4, moderate 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 29 dependencias resueltas con OSV. 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.

69Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible50 de 55 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,909
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile, noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
11/11Verificación estática de tiposmarko/py.typed
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilespdm.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsmarko/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (marko/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables0/36 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes23.385
source_files_sampled36
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 ejecutablesexamples, samples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, samples
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

465estrellas de GitHub
27contribuidores
28commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
16versiones publicadas
1factor bus
2issues 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 ★ / 53 ⇿
0Estrellas
53Forks
16Versiones

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.

01020304050605322019-042022-112026-07
Mayor 1Menor 3Parche 12

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8agregado

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 · 2026-08-27 17:15 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
6CI-Tests16 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
n/dPackagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 29

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 29 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIcertifi2023.5.7indirecta
PyPIcharset-normalizer3.1.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIidna3.4indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIjinja23.1.2indirecta
PyPImarkupsafe2.1.3indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpygments-styles0.2.0indirecta
PyPIpython-slugify8.0.4indirecta
PyPIrequests2.31.0indirecta
PyPIshibuya2025.10.21indirecta
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.2indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItext-unidecode1.3indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPIurllib32.0.3indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 5

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 29 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 5 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
certifi2023.5.7indirectaalta42024.7.4
idna3.4indirectaalta43.15
jinja23.1.2indirectaalta103.1.6
urllib32.0.3indirectaalta162.7.0
requests2.31.0indirectamoderada62.33.0

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 agregadasPyPI.