Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 13:51 UTC

harry0703 / MoneyPrinterTurbo

利用 AI 大模型和自动化工作流，根据主题或关键词一键生成高清短视频。Generate HD short videos from a topic or keyword with an automated AI workflow.

PythonMIT★ 124.181 estrellas⑂ 19.217 forksdesde mar 2024Ver en GitHub ↗
TipoServicio de redcómo se determina
#python#tiktok#ai-video-generator#content-creation#ffmpeg#instagram-reels#llm#short-video#subtitles#text-to-speech#video-automation#video-workflow#workflow-automation#youtube-shorts

harry0703/MoneyPrinterTurbo tiene un índice de salud de 84 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (88/100) y la más baja, Security (46/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

84
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.

84
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 71 se calibra a 84 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

HarryCuenta personal
3317 seguidores21 repositorios públicosdesde jul 2013

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
PyPImoneyprinterturboapunta a otro repositorio; no se puntúa1.4.51361hace 837 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

88Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

86Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
21.5/36Cadencia de commits — 31/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 435 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year435
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year31

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 20 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 3 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~12 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count20
latest_release_tagv1.3.7
releases_from_tagsno
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases12

Comunidad y Adopción

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

77Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

100Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 124.181 estrellas
25/25Forks — 19.217 forks
15/15Observadores — 752 observadores
Datos de entrada utilizados
forks19.217
stars124.181
watchers752
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 (MIT)
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_badges4
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

60Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

35Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 59% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,588

Capacidad de respuesta a issues y PR

80Excelente
Cómo se puntúa
41.5/42Resolución de issues — 99% de issues cerradas
17.8/30Aceptación de PR — 290/490 PR decididos fusionados
7.4/13Newcomer PR acceptance — 8/14 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/26 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs290
open_issues10
closed_issues799
prs_merged_7d42
prs_decided_7d45
prs_merged_30d51
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,988
closed_unmerged_prs200
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d14

Propiedad y custodia

71Bueno
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
25/25Alcance del propietario — 3317 seguidores de harry0703
21.8/25Trayectoria — 21 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers3317
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginharry0703
public_repos21
account_age_days4823
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

83Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

82Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 23 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 14 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, tiktok, ai-video-generator, content-creation, ffmpeg, instagram-reels, llm, short-video, subtitles, text-to-speech, video-automation, video-workflow, workflow-automation, youtube-shorts
has_wikisí
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?

46Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

42Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.2/2.5CI-Tests — 23 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 25/26 approved changesets -- score normalized to 9
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,2

Avisos de dependencias

64Moderado
Cómo se puntúa
14/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: python-multipart 0.0.27 (high 7.5)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
33.7/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 92 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories119
affected_packages8
assessed_packages124
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 4, moderate 2
direct_affected_packages1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 124 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.

51Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://code.claude.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 99 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://code.claude.com/llms.txt
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

53Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 7 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
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_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

50Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
50/55Tamaños de archivo manejables — 11/120 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes354.243
source_files_sampled120
oversized_source_files11

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

124.181estrellas de GitHub
99contribuidores
435commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
20versiones publicadas
1factor bus
10issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 23 authors (cap 12)
  • pypi package 'moneyprinterturbo' points at a different repository (https://github.com/yanjlee/MoneyPrinterTurbo); excluded from ecosystem scoring

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 19.217 ⇿
0Estrellas
19.217Forks
2Versiones

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.

18.25018.50018.75019.00019.25019.217872026-092026-092026-09
Mayor 0Menor 0Parche 2
OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2agregado

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 · 2026-09-16 13:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests23 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 25/26 approved changesets -- score normalized to 9
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 21
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPImoviepy==2.2.1pyproject.toml
PyPIstreamlit==1.59.1pyproject.toml
PyPIstreamlit-tour==1.1.0pyproject.toml
PyPIedge-tts==7.2.7pyproject.toml
PyPIfastapi==0.136.3pyproject.toml
PyPIuvicorn==0.32.1pyproject.toml
PyPIopenai==2.24.0pyproject.toml
PyPIfaster-whisper==1.1.0pyproject.toml
PyPIloguru==0.7.3pyproject.toml
PyPIdashscope==1.20.14pyproject.toml
PyPIazure-cognitiveservices-speech==1.41.1pyproject.toml
PyPIredis==5.2.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart==0.0.27pyproject.toml
PyPIpyyaml==6.0.3pyproject.toml
PyPIrequests==2.33.1pyproject.toml
PyPIpackaging==24.2pyproject.toml
PyPIsocksio==1.0.0pyproject.toml
PyPIpydub==0.25.1pyproject.toml
PyPIaudioop-lts==0.2.2pyproject.toml
PyPIlitellm==1.86.2pyproject.toml
PyPIgoogle-genai==2.11.0pyproject.toml
Todas las dependencias 124

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 103 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaudioop-lts0.2.2directa
PyPIazure-cognitiveservices-speech1.41.1directa
PyPIdashscope1.20.14directa
PyPIedge-tts7.2.7directa
PyPIfastapi0.136.3directa
PyPIfaster-whisper1.1.0directa
PyPIgoogle-genai2.11.0directa
PyPIlitellm1.86.2directa
PyPIloguru0.7.3directa
PyPImoviepy2.2.1directa
PyPIopenai2.24.0directa
PyPIpackaging24.2directa
PyPIpydub0.25.1directa
PyPIpython-multipart0.0.27directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIredis5.2.0directa
PyPIrequests2.33.1directa
PyPIsocksio1.0.0directa
PyPIstreamlit1.59.1directa
PyPIstreamlit-tour1.1.0directa
PyPIuvicorn0.32.1directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.0indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaltair5.5.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIav17.0.0indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIcachetools5.5.2indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.15.1indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIctranslate24.7.1indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIfastuuid0.14.0indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.3.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.50indirecta
PyPIgoogle-auth2.55.2indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.4.3indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.8.0indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub1.8.0indirecta
PyPIidna3.17indirecta
PyPIimageio2.37.3indirecta
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.13.0indirecta
PyPIjsonschema4.23.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImoneyprinterturbo1.3.7indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPInarwhals2.18.1indirecta
PyPInumpy2.4.4indirecta
PyPIonnxruntime1.24.4indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpillow11.3.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIproglog0.1.12indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIprotobuf5.29.6indirecta
PyPIpyarrow23.0.1indirecta
PyPIpyasn10.6.4indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpydeck0.9.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.4.4indirecta
PyPIrich14.3.3indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIsetuptools82.0.1indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmmap5.0.3indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIstarlette1.2.1indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItiktoken0.12.0indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItwelvelabs1.2.8indirecta
PyPItyper0.26.5indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
PyPIyarl1.23.0indirecta
PyPIzipp3.23.1indirecta
Avisos de dependencias 8

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 124 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 8 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
gitpython3.1.50indirectacrítica443.1.59
pillow11.3.0indirectacrítica3612.3.0
python-multipart0.0.27directaalta80.0.31
aiohttp3.14.0indirectaalta223.14.3
click8.1.8indirectaalta18.3.3
starlette1.2.1indirectaalta41.3.1
cryptography49.0.0indirectamoderada250.0.0
setuptools82.0.1indirectamoderada283.0.0

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

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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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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