Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 18:06 UTC

jazzband / django-silk

Silky smooth profiling for Django

Python · JavaScript · HTMLMIT★ 4994 estrellas⑂ 374 forksdesde may 2014Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

jazzband/django-silk tiene un índice de salud de 95 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (91/100) y la más baja, AI Readiness (52/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

95
global / 100
Excepcional

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.

95
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 82 se calibra a 95 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

JazzbandOrganización · dominio verificado
2275 seguidores76 repositorios públicosdesde oct 2015

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
PyPIdjango-silk5.6.02.288.67154hace 5 días—
npmsilkapunta a otro repositorio; no se puntúa1.16.36020hace 3270 díassilkiot

Métricas por categoría

Vitalidad

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

84Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 5 días
15.9/36Cadencia de commits — 23/52 semanas con commits
15.6/18Volumen de commits — 53 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 27 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year53
human_commit_share0,7
days_since_last_push5
active_weeks_last_year23
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 52 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 5 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~75,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count52
latest_release_tag5.6.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases75,3
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?

91Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 4994 estrellas
21.4/25Forks — 374 forks
9.5/15Observadores — 53 observadores
Datos de entrada utilizados
forks374
stars4994
watchers53
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia 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_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 2.288.671 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdjango-silk
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.288.671
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?

83Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 32% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 57 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,322
Cómo se puntúa
30.5/42Resolución de issues — 73% de issues cerradas
27.2/30Aceptación de PR — 452/498 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 4/4 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/22 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs452
open_issues107
closed_issues284
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d8
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio0,726
closed_unmerged_prs46
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
24.1/25Alcance del propietario — 2275 seguidores de jazzband
25/25Trayectoria — 76 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers2275
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginjazzband
public_repos76
account_age_days3991
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 5 días
20/20Historial de versiones — 54 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdjango-silk
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish5

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.autopep8]), tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 29 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_configsí
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
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?

70Bueno · 16% del índice global
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 — 28 out of 29 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
3.8/7.5Code-Review — Found 11/22 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 57 contributing companies or organizations
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 — 27 commit(s) and 4 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages4
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:django-silk@5.6.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 4 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.

52Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 64 de 70 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,914
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.autopep8]), tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 5 de los últimos 100 commits son 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
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53/55Tamaños de archivo manejables — 5/138 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes1.693.864
source_files_sampled138
oversized_source_files5

Datos clave

4994estrellas de GitHub
98contribuidores
53commits en los últimos 12 meses
5días desde el último push
52versiones publicadas
2factor bus
107issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • npm package 'silk' points at a different repository (https://github.com/silklabs/silk); excluded from ecosystem scoring

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 374 ⇿
0Estrellas
374Forks
51Versiones

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.

012525037536772014-062020-072026-08
Mayor 5Menor 11Parche 30

Cada punto abarca 12 días.

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3agregado

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 · 2026-09-17 18:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests28 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 11/22 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 57 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained27 commit(s) and 4 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
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 17

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 17 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npmgulp^4.0.2indirecta
npmgulp-sass^4.0.2indirecta
PyPIautopep8—indirecta
PyPIcoverage7.13.0indirecta
PyPIdjango—indirecta
PyPIfactory-boy3.3.3indirecta
PyPIfreezegun1.5.5indirecta
PyPIgprof2dot—indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpydot3.0.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-django4.11.1indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
PyPIsqlparse—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:django-silk@5.6.0 arrastra 4 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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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