Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-06 03:06 UTC

karlicoss / kobuddy

Kobo database backup and parser: extracts notes, highlights, reading progress and more

PythonMIT★ 184 estrellas⑂ 12 forksdesde jul 2019Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

karlicoss/kobuddy tiene un índice de salud de 54 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Engineering Quality (64/100) y la más baja, AI Readiness (38/100). Se actualizó por última vez hace 43 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

54
global / 100
Moderado

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.

54
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 53 se calibra a 54 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

karlicossCuenta personal
1098 seguidores270 repositorios públicosdesde may 2010

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
PyPIkobuddy0.6.202607248099hace 43 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

52Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de pushúltimo push hace 43 días
2.1/36Cadencia de commits3/52 semanas con commits
5.4/18Volumen de commits3 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained2 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push43
active_weeks_last_year3
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones9 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 43 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~275 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count9
latest_release_tagv0.6.20260724
releases_from_tagsno
days_since_latest_release43
mean_days_between_releases275
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?

49Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
36.7/60Estrellas184 estrellas
8.7/25Forks12 forks
3.9/15Observadores6 observadores
Datos de entrada utilizados
forks12
stars184
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia 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_readme
has_license
readme_badges
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
38.8/80Descargas mensuales809 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageskobuddy
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads809
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?

62Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 97% de los commits
5.4/13.5Amplitud de contribuyentes4 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,974
Cómo se puntúa
38.2/42Resolución de issues91% de issues cerradas
28.8/30Aceptación de PR25/26 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 3/25 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs25
open_issues1
closed_issues10
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,909
closed_unmerged_prs1
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.
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
21.9/25Alcance del propietario1098 seguidores de karlicoss
25/25Trayectoria270 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers1098
owner_typeUser
is_verified
owner_loginkarlicoss
public_repos270
account_age_days5942
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
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 43 días
20/20Historial de versiones9 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageskobuddy
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish43

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

64Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests3 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics6 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicskobo, kobo-ereader, python, annotations, export, data-liberation
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

38Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
0.2/2.5CI-Tests3 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 3/25 approved changesets -- score normalized to 1
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
3.8/7.5Maintained2 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

38Débil · 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)
8/40Historial de commits legible15 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,15
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipossrc/kobuddy/py.typed
0/10Entorno reproducible
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_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configssrc/kobuddy/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (src/kobuddy/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables0/10 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes30.043
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Datos clave

184estrellas de GitHub
4contribuidores
3commits en los últimos 12 meses
43días desde el último push
9versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 12 ⇿
0Estrellas
12Forks
7Versiones

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.

0246810121212020-022022-122025-10
Mayor 0Menor 0Parche 6

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 3.8 / 10
3.8agregado

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 · 2026-09-06 03:06 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
1CI-Tests3 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/25 approved changesets -- score normalized to 1
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained2 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 0

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

RegistroPaqueteVersiónRelación
Avisos de dependencias sin evaluar

El cotejo de avisos no pudo ejecutarse para este informe: No resolved dependencies to assess

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 agregadasPyPI.