Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 21:53 UTC

ggml-org / ggml

Tensor library for machine learning

C++ · CMIT★ 15.242 estrellas⑂ 1791 forksdesde sept 2022Ver en GitHub ↗

ggml-org/ggml tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (21/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

ggmlOrganización · dominio verificado
4574 seguidores26 repositorios públicosdesde may 2023

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

Métricas por categoría

Vitalidad

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

100Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 2 días
36/36Cadencia de commits52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits1905 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1905
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year52
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones34 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~5,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count34
latest_release_tagv0.22.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases5,1

Comunidad y Adopción

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

88Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas15.242 estrellas
25/25Forks1791 forks
12.1/15Observadores149 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1791
stars15.242
watchers149
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
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges3
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_template

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

76Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
43.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
15.2/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 32% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes100 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled100
top_contributor_share0,323
Cómo se puntúa
19/42Resolución de issues45% de issues cerradas
24.5/30Aceptación de PR696/851 PR decididos fusionados
2.6/13Newcomer PR acceptance1/5 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs696
open_issues308
closed_issues254
prs_merged_7d10
prs_decided_7d12
prs_merged_30d24
prs_decided_30d28
issue_closed_ratio0,452
closed_unmerged_prs155
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d5
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario4574 seguidores de ggml-org
17/25Trayectoria26 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers4574
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginggml-org
public_repos26
account_age_days1193

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

81Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://github.com/ggml-org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics1 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmachine-learning
has_wiki
homepagehttps://github.com/ggml-org
docs_sitehttps://github.com/ggml-org
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?

21En riesgo · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsrequirements.txt
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
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
advisories28
affected_packages1
assessed_packages4
unassessed_packages5
affected_by_severitycritical 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 4 dependencias resueltas con OSV. 5 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. 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.

58Moderado · 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 legible76 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,76
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposC++ (tipado estático)
0/10Entorno reproducible
4/10Práctica demostrada con agentes2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_language
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tiposC++ (tipado estático)
49.7/55Tamaños de archivo manejables62/640 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageC++
largest_source_bytes1.208.912
source_files_sampled640
oversized_source_files62
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
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

15.242estrellas de GitHub
100contribuidores
1905commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
34versiones publicadas
4factor bus
308issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/08/27 21:51:04 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 ★ / 1791 ⇿
0Estrellas
1791Forks
33Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

600800100012001400160018001791142024-022025-052026-08
Mayor 0Menor 12Parche 21

Cada punto abarca 3 días.

Todas las dependencias 9

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 9 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccelerate0.19.0indirecta
PyPIggufindirecta
PyPIkeras3.10.0indirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIsentencepieceindirecta
PyPItensorflow2.20.0indirecta
PyPItorchindirecta
PyPItorchvisionindirecta
PyPItransformers5.5.1indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 4 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 5 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
keras3.10.0indirectacrítica283.15.0

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 agregadas.