Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.26.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-22 02:36 UTC

hddm-devs / hddm

HDDM is a python module that implements Hierarchical Bayesian parameter estimation of Drift Diffusion Models (via PyMC).

Jupyter NotebookLicencia propia★ 306 estrellas⑂ 121 forksdesde jul 2011Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

hddm-devs/hddm tiene un índice de salud de 25 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (63/100) y la más baja, Vitality (15/100). Se actualizó por última vez hace 828 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

25
global / 100
En riesgo

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.

25
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 44 se calibra a 41 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

hddm-devsOrganización
11 seguidores4 repositorios públicosdesde jul 2011

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
PyPIHDDM1.0.146546hace 961 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

15Crítico · 21% del índice global
Cómo se puntúa
0/36Recencia de pushúltimo push hace 828 días
0/36Cadencia de commits0/52 semanas con commits
0/18Volumen de commits0 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_year0
human_commit_share1
days_since_last_push828
active_weeks_last_year0
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones2 versiones publicadas
0/36Recencia de las versionesúltima versión hace 1522 días
5.4/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~2569,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count2
latest_release_tagv0.9.6
releases_from_tagsno
days_since_latest_release1522
mean_days_between_releases2569,6
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?

52Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
40.3/60Estrellas306 estrellas
17.3/25Forks121 forks
6.8/15Observadores18 observadores
Datos de entrada utilizados
forks121
stars306
watchers18
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licenciaarchivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
35.6/80Descargas mensuales465 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesHDDM
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads465
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?

63Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.5/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 49% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes14 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,487
Cómo se puntúa
19.9/42Resolución de issues47% de issues cerradas
27.7/30Aceptación de PR36/39 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs36
open_issues40
closed_issues36
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,474
closed_unmerged_prs3
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
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
7.8/25Alcance del propietario11 seguidores de hddm-devs
17.1/25Trayectoria4 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers11
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhddm-devs
public_repos4
account_age_days5484
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
4/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 961 días
20/20Historial de versiones46 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesHDDM
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish961

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

50Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttp://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepagehttp://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
docs_sitehttp://ski.clps.brown.edu/hddm_docs/
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?

41Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowsin datos
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Licencialicense 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
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionssin datos
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated14
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive4
scorecard_aggregate2,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dangerous-Workflow, Packaging, Signed-Releases, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.
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
advisories3
affected_packages1
assessed_packages5
unassessed_packages22
affected_by_severityhigh 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 5 dependencias resueltas con OSV. 22 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.

43Débil · 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)
1.6/40Historial de commits legible3 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,03
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, docs/Makefile, docs/paper/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, docs/paper/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposJupyter Notebook sin configuración de verificación de tipos
52.1/55Tamaños de archivo manejables4/76 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes435.370
source_files_sampled76
oversized_source_files4
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

306estrellas de GitHub
14contribuidores
0commits en los últimos 12 meses
828días desde el último push
2versiones publicadas
2factor bus
40issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

Historial de estrellas y forks 306 ★ / 121 ⇿
306Estrellas
121Forks
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.

012525037530611572011-072019-012026-07
Mayor 0Menor 0Parche 2

Cada punto abarca 14 días.

OpenSSF Scorecard 2.6 / 10
2.6agregado

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 · 2026-07-22 02:36 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 9 contributing companies or organizations
n/dDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
n/dToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 27

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 27 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIarviz0.12indirecta
PyPIcloudpickleindirecta
PyPIcythonindirecta
PyPIipythonindirecta
PyPIkabukiindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPImyst-parserindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpatsyindirecta
PyPIpymcindirecta
PyPIpymc2.3.8indirecta
PyPIpyqt5indirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscikit-learn0.24indirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIseabornindirecta
PyPIseaborn0.11.0indirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-rtd-themeindirecta
PyPIsphinxcontrib-bibtexindirecta
PyPIssm-simulators0.3.2indirecta
PyPIstatsmodelsindirecta
PyPItqdmindirecta
PyPItraitletsindirecta
PyPItraitsindirecta
PyPItraitsuiindirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 5 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 22 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
scikit-learn0.24indirectaalta31.5.0

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 v0.26.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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