Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.12.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 00:26 UTC

greenbone / greenbone-feed-sync

Tool for downloading the Greenbone Community Feed

PythonGPL-3.0★ 30 estrellas⑂ 15 forksdesde dic 2022Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#feed#greenbone#greenbone-community-edition#greenbone-vulnerability-management#openvas#openvas-scanner#base#python#tooling

greenbone/greenbone-feed-sync tiene un índice de salud de 86 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (94/100) y la más baja, AI Readiness (39/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

86
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.

86
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 72 se calibra a 86 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

GreenboneOrganización
1310 seguidores68 repositorios públicosdesde sept 2017

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
PyPIgreenbone-feed-sync25.4.1-23hace 2 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

94Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

92Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 2 días
28.4/36Cadencia de commits — 41/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 104 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year104
human_commit_share—
days_since_last_push2
active_weeks_last_year41

Disciplina de publicación

98Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 26 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~31,9 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count26
latest_release_tagv25.4.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases31,9

Comunidad y Adopción

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

46Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

37Débil
Cómo se puntúa
23.7/60Estrellas — 30 estrellas
9.6/25Forks — 15 forks
3.3/15Observadores — 5 observadores
Datos de entrada utilizados
forks15
stars30
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

57Moderado
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
6.3/6.3Plantilla 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_templatesí

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)

54Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 47% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 15 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled15
top_contributor_share0,472

Capacidad de respuesta a issues y PR

80Excelente
Cómo se puntúa
36/42Resolución de issues — 86% de issues cerradas
26.3/30Aceptación de PR — 310/354 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs310
open_issues1
closed_issues6
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,857
closed_unmerged_prs44
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

97Excepcional
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
22.4/25Alcance del propietario — 1310 seguidores de greenbone
25/25Trayectoria — 68 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers1310
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logingreenbone
public_repos68
account_age_days3227
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 2 días
20/20Historial de versiones — 23 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgreenbone-feed-sync
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish2

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

67Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

68Bueno
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 11 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

65Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://greenbone.github.io/docs/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 9 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsfeed, greenbone, greenbone-community-edition, greenbone-vulnerability-management, openvas, openvas-scanner, base, python, tooling
has_wikino
homepagehttps://greenbone.github.io/docs/
docs_sitehttps://greenbone.github.io/docs/
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

71Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

71Bueno
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 — 22 out of 22 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
3.8/7.5Code-Review — Found 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no 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 — 22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

39Débil · 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)

61Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.

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 — 0/14 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes39.253
source_files_sampled14
oversized_source_files0

Datos clave

30estrellas de GitHub
15contribuidores
104commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
26versiones publicadas
2factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1agregado

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 · 2026-07-18 00:26 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-Tests22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 8/14 approved changesets -- score normalized to 5
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 3
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIrich>=13.2.0pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.1pyproject.toml
PyPIshtab>=1.6.5pyproject.toml
Todas las dependencias 37

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 34 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIrich15.0.0directa
PyPIshtab1.8.1directa
PyPItomli2.4.1directa
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIautohooks26.2.0indirecta
PyPIautohooks-plugin-mypy23.10.0indirecta
PyPIautohooks-plugin-ruff25.3.1indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorful0.5.8indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIgit-cliff2.13.1indirecta
PyPIgreenbone-feed-sync25.4.1.dev1indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIh24.3.0indirecta
PyPIhpack4.1.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhyperframe6.1.0indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIlibrt0.8.1indirecta
PyPIlxml6.1.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImypy1.20.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpontos26.5.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIruff0.15.9indirecta
PyPIsemver3.0.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPItomlkit0.14.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
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 greenbone/greenbone-feed-sync. Leer en paralelo →

100psf/blackThe uncompromising Python code formatterExcepcional100python-pillow/PillowPython Imaging Library (fork)Excepcional100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Excepcional100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonExcepcional100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Excepcional100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryExcepcional

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 v0.12.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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