Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.16.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 02:58 UTC

giantswarm / pytest-helm-charts

Pytest plugin to make testing of helm charts easier

PythonApache-2.0★ 3 estrellas⑂ 7 forksdesde jun 2020Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

giantswarm/pytest-helm-charts tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (85/100) y la más baja, Community & Adoption (40/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

83
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.

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

Titularidad

Giant SwarmOrganización
143 seguidores1160 repositorios públicosdesde may 2014

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
PyPIpytest-helm-charts1.3.4672733hace 209 díascharthelmkubernetes

Métricas por categoría

Vitalidad

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

85Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

86Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
25.6/36Cadencia de commits — 37/52 semanas con commits
17.3/18Volumen de commits — 83 commits en el último año
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
commits_last_year83
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year37

Disciplina de publicación

84Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 7 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 59 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~163,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count7
latest_release_tagv1.3.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release59
mean_days_between_releases163,7
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?

40Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

16Crítico
Cómo se puntúa
4.9/60Estrellas — 3 estrellas
6.5/25Forks — 7 forks
4.3/15Observadores — 7 observadores
Datos de entrada utilizados
forks7
stars3
watchers7
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 (Apache-2.0)
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

Adopción en el ecosistema (descargas)

64Moderado
Cómo se puntúa
51/80Descargas mensuales — 6727 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespytest-helm-charts
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6727
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?

75Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

43Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 55% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 15 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,552

Capacidad de respuesta a issues y PR

88Excelente
Cómo se puntúa
32.7/42Resolución de issues — 78% de issues cerradas
28.5/30Aceptación de PR — 453/477 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_prs453
open_issues2
closed_issues7
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,778
closed_unmerged_prs24
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

88Excelente
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
15.5/25Alcance del propietario — 143 seguidores de giantswarm
25/25Trayectoria — 1160 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers143
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logingiantswarm
public_repos1160
account_age_days4452
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

91Excelente
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
26/35Recencia de publicación — última publicación hace 209 días
20/20Historial de versiones — 33 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespytest-helm-charts
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish209

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

82Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8
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

65Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepage—
docs_site—
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?

61Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

58Moderado
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 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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
5.2/7.5Maintained — 8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
0/5Packaging — sin datos
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

75Bueno
Cómo se puntúa
16/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: pytest 8.4.2 (moderate 6.8)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
34.2/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 179 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages14
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pytest-helm-charts@1.3.4 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 14 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.

68Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

1Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legible — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.

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

100Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8
11/11Verificación estática de tipos — .mypy.ini
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
0/8Mantenimiento automatizado — sin datos
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs.mypy.ini
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (.mypy.ini)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/42 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes11.937
source_files_sampled42
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 — examples
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

3estrellas de GitHub
15contribuidores
83commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
7versiones publicadas
1factor bus
2issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

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 · 2026-07-21 02:57 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 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
7Maintained8 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
n/dPackagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 3
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpytest>=9.0.2,<10pyproject.toml
PyPIpykube-ng>=23.6,<24pyproject.toml
PyPIDeprecated>=1.2.13,<2pyproject.toml
Todas las dependencias 50

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 47 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdeprecated1.3.1directa
PyPIpykube-ng23.6.0directa
PyPIpytest9.0.3directa
PyPIcachetools6.2.4indirecta
PyPIcertifi2025.11.12indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIchardet5.2.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.13.0indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIlibrt0.7.4indirecta
PyPImarkdown3.10indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImkapi1.0.14indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpathspec0.12.1indirecta
PyPIplatformdirs4.5.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.5.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyproject-api1.10.0indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItox4.32.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIvirtualenv20.36.1indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwrapt2.0.1indirecta
Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:pytest-helm-charts@1.3.4 arrastra 14 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
pytest8.4.2directamoderada29.0.3

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

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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 v0.16.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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