Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.17.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 03:19 UTC

hadialqattan / pycln

A formatter for finding and removing unused import statements.

PythonMIT★ 313 estrellas⑂ 23 forksdesde ago 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

hadialqattan/pycln tiene un índice de salud de 67 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (85/100) y la más baja, AI Readiness (35/100). Se actualizó por última vez hace 188 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

67
global / 100
Bueno

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.

67
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 61 se calibra a 67 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Hadi AlqattanCuenta personal
143 seguidores31 repositorios públicosdesde may 2019

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 publicaciónEtiquetas
PyPIpycln2.6.0340.39346hace 272 díasformatterlinterquality-assurancetoolscli

Métricas por categoría

Vitalidad

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

38Débil · 21% del índice global
Cómo se puntúa
3.6/36Recencia de pushúltimo push hace 188 días
3.5/36Cadencia de commits5/52 semanas con commits
10.3/18Volumen de commits13 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year13
human_commit_share
days_since_last_push188
active_weeks_last_year5
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones46 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 272 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~96,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count46
latest_release_tagv2.6.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release272
mean_days_between_releases96,8
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?

74Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
40.5/60Estrellas313 estrellas
11.2/25Forks23 forks
2.7/15Observadores4 observadores
Datos de entrada utilizados
forks23
stars313
watchers4
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
73.8/80Descargas mensuales340.393 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespycln
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads340.393
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?

61Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 86% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes16 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled16
top_contributor_share0,863
Cómo se puntúa
38.1/42Resolución de issues91% de issues cerradas
24.9/30Aceptación de PR162/195 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs162
open_issues8
closed_issues77
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,906
closed_unmerged_prs33
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.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
15.5/25Alcance del propietario143 seguidores de hadialqattan
23/25Trayectoria31 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers143
owner_typeUser
is_verified
owner_loginhadialqattan
public_repos31
account_age_days2618
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
26/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 272 días
20/20Historial de versiones46 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespycln
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish272

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.flake8, .pylintrc
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests10 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://hadialqattan.github.io/pycln
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics9 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython3, quality-assurance, formatters, linters, cli-app, pypi-package, cross-platform, pycln, unused-imports
has_wikino
homepagehttps://hadialqattan.github.io/pycln
docs_sitehttps://hadialqattan.github.io/pycln
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?

53Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
1/2.5CI-Tests10 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
0/7.5Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,1
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
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pycln@2.6.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 11 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.

35Débil · 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)
0/40Historial de commits legiblesin 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.
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.flake8, .pylintrc
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
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.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables0/52 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes42.890
source_files_sampled52
oversized_source_files0

Datos clave

313estrellas de GitHub
16contribuidores
13commits en los últimos 12 meses
188días desde el último push
46versiones publicadas
1factor bus
8issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

Historial de estrellas y forks 313 ★ / 0 ⇿
313Estrellas

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.

0125250375313152020-102023-052026-01

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1agregado

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 · 2026-07-21 03:19 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
4CI-Tests10 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/15 approved changesets -- score normalized to 1
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
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0Vulnerabilities12 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItyper>=0.4.1pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3.1pyproject.toml
PyPIpathspec>=0.9.0pyproject.toml
PyPItomlkit>=0.11.1pyproject.toml
PyPIlibcst>=0.3.10pyproject.toml
Todas las dependencias 46

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 41 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIlibcst1.8.5directa
PyPIpathspec0.12.1directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPItomlkit0.13.3directa
PyPItyper0.20.0directa
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIcertifi2025.10.5indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.10.7indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIfilelock3.19.1indirecta
PyPIhypothesis6.141.1indirecta
PyPIhypothesmith0.3.3indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIlark1.3.0indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPInodeenv1.9.1indirecta
PyPIoschmod0.3.12indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIplatformdirs4.4.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.3.0indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest-cov5.0.0indirecta
PyPIpytest-randomly3.16.0indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpyyaml-ft8.0.0indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIrich14.2.0indirecta
PyPIsemver2.13.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurllib32.5.0indirecta
PyPIvirtualenv20.35.3indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pycln@2.6.0 arrastra 11 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

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 v0.17.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.