Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-10 19:07 UTC

jpbede / aiotankerkoenig

Async Python 3 client for tankerkoenig.de

PythonMIT★ 4 estrellas⑂ 3 forksdesde ene 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#python#python3#tankerkoenig#tankerkoenig-api#python-client#python-library

jpbede/aiotankerkoenig tiene un índice de salud de 73 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (83/100) y la más baja, Community & Adoption (40/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

73
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.

73
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 64 se calibra a 73 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Jan-Philipp BeneckeCuenta personal
64 seguidores106 repositorios públicosdesde mar 2013@cleverreach

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
PyPIaiotankerkoenig0.5.531.43314hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

83Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

77Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
20.8/36Cadencia de commits — 30/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 166 commits en el último año
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
commits_last_year166
human_commit_share0,09
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30

Disciplina de publicación

91Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 15 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~109 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count15
latest_release_tagv0.5.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases109

Comunidad y Adopción

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

40Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

10Crítico
Cómo se puntúa
7.7/60Estrellas — 4 estrellas
2.5/25Forks — 3 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks3
stars4
watchers0
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_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

75Bueno
Cómo se puntúa
60/80Descargas mensuales — 31.433 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesaiotankerkoenig
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31.433
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

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

28En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 86% de los commits
5.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 4 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,863

Capacidad de respuesta a issues y PR

71Bueno
Cómo se puntúa
31.5/42Resolución de issues — 75% de issues cerradas
29/30Aceptación de PR — 831/859 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs831
open_issues1
closed_issues3
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,75
closed_unmerged_prs28
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

60Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
13/25Alcance del propietario — 64 seguidores de jpbede
25/25Trayectoria — 106 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers64
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjpbede
public_repos106
account_age_days4944
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 0 días
20/20Historial de versiones — 14 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesaiotankerkoenig
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

80Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint]), ruff.toml
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, python3, tankerkoenig, tankerkoenig-api, python-client, python-library
has_wikisí
homepage—
docs_site—
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?

56Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

50Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
1.5/7.5Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 49 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5

Avisos de dependencias

80Excelente
Cómo se puntúa
20.2/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: aiohttp 3.14.1 (moderate 5.3)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
40/40Sin avisos pendientes — ningún aviso lleva público más de 90 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories96
affected_packages7
assessed_packages88
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 2, high 3, 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 88 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.

45Débil · 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)

64Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint]), ruff.toml
11/11Verificación estática de tipos — aiotankerkoenig/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 91 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
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsaiotankerkoenig/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,91

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (aiotankerkoenig/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/8 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes8654
source_files_sampled8
oversized_source_files0

Datos clave

4estrellas de GitHub
4contribuidores
166commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
15versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:aiotankerkoenig@0.5.5; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 3 ⇿
0Estrellas
3Forks
5Versiones

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.

12233312024-022025-022026-03
Mayor 0Menor 2Parche 3

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0agregado

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 · 2026-10-10 19:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases4 out of the last 4 releases have a total of 4 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities49 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIaiohttp>=3.0.0pyproject.toml
PyPIyarl>=1.6.0pyproject.toml
PyPImashumaro>=3.11,<4pyproject.toml
PyPIorjson>=3.9.0pyproject.toml
Todas las dependencias 88

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 84 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttp3.14.1directa
PyPImashumaro3.22directa
PyPIorjson3.11.9directa
PyPIyarl1.24.2directa
npmprettier3.8.4indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirecta
PyPIaiointercept0.1.12indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiotankerkoenig0.0.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIast-serialize0.5.0indirecta
PyPIastroid4.0.4indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.4.1indirecta
PyPIcodespell2.4.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcovdefaults2.3.0indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIcryptography48.0.0indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdistlib0.4.1indirecta
PyPIdparse0.6.4indirecta
PyPIfilelock3.29.1indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIisort8.0.1indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjoserfc1.7.0indirecta
PyPIlibrt0.11.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImarshmallow4.3.0indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy2.0.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInltk3.9.4indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIpre-commit-hooks6.0.0indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpylint4.0.5indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-discovery1.4.0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIregex2026.5.9indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIruamel-yaml0.19.1indirecta
PyPIruff0.15.12indirecta
PyPIsafety3.7.0indirecta
PyPIsafety-schemas0.0.16indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsyrupy5.1.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomlkit0.15.0indirecta
PyPItqdm4.68.1indirecta
PyPItyper0.26.7indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvirtualenv21.4.2indirecta
PyPIyamllint1.38.0indirecta
Avisos de dependencias 7

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 88 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 7 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
anyio4.13.0indirectacrítica44.14.2
nltk3.9.4indirectacrítica643.10.3
cryptography48.0.0indirectaalta750.0.0
urllib32.7.0indirectaalta62.8.0
virtualenv21.4.2indirectaalta821.7.13
aiohttp3.14.1directamoderada63.14.3
multidict6.7.1indirectamoderada16.9.1

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.