Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.27.0 · métricas 2.5.0 · 2026-07-30 20:07 UTC

klebgenomics / Kaptive

The tool for in silico serotyping

PythonGPL-3.0★ 66 estrellas⑂ 27 forksdesde jun 2016Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

klebgenomics/Kaptive tiene un índice de salud de 65 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (70/100) y la más baja, AI Readiness (35/100). Se actualizó por última vez hace 9 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

65
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.

65
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 60 se calibra a 65 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Klebsiella GenomicsOrganización
56 seguidores23 repositorios públicosdesde mar 2023

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
PyPIkaptive3.2.2-8hace 14 díasbioinformaticsmicrobiologyserotyping

Métricas por categoría

Vitalidad

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

70Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 9 días
6.9/36Cadencia de commits — 10/52 semanas con commits
15.8/18Volumen de commits — 56 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 23 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year56
human_commit_share0,94
days_since_last_push9
active_weeks_last_year10
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 33 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 14 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~90,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count33
latest_release_tagv3.2.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release14
mean_days_between_releases90,2

Comunidad y Adopción

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

48Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
29.4/60Estrellas — 66 estrellas
11.8/25Forks — 27 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks27
stars66
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (GPL-3.0)
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

Sostenibilidad y Gobernanza

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

70Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 37% de los commits
6.8/13.5Amplitud de contribuyentes — 5 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled5
top_contributor_share0,369
Cómo se puntúa
40.8/42Resolución de issues — 97% de issues cerradas
24.2/30Aceptación de PR — 21/26 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs21
open_issues1
closed_issues34
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,971
closed_unmerged_prs5
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 propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
12.6/25Alcance del propietario — 56 seguidores de klebgenomics
16.7/25Trayectoria — 23 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers56
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginklebgenomics
public_repos23
account_age_days1218
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 14 días
20/20Historial de versiones — 8 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageskaptive
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish14

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

65Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_ci
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 proyecto — http://klebgenomics.github.io/Kaptive/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 3 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsbioinformatics, microbial-genomics, serotyping
has_wikino
homepagehttp://klebgenomics.github.io/Kaptive/
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?

48Débil · 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
0/2.5CI-Tests — 0 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
0/10Dangerous-Workflow — 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 — 23 commit(s) and 1 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
0/5Security-Policy — security policy file not 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
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,5
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_packages2
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:kaptive@3.2.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 2 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.

35Débil · 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)
18.2/40Historial de commits legible — 32 de 94 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
legible_history_share0,34
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 6 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_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,06
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/13 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes20.151
source_files_sampled13
oversized_source_files0

Datos clave

66estrellas de GitHub
5contribuidores
56commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
33versiones publicadas
2factor 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 ★ / 27 ⇿
0Estrellas
27Forks
29Versiones

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.

0510152025302722017-042021-102026-04
Mayor 1Menor 4Parche 15

Cada punto abarca 9 días.

OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5agregado

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 · 2026-07-30 20:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 6 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 0/18 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained23 commit(s) and 1 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIbiopythonpyproject.toml
PyPInumpypyproject.toml
Todas las dependencias 60

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 55 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbiopython1.85directa
PyPIbiopython1.86directa
PyPInumpy2.0.2directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.2directa
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackrefs6.2indirecta
PyPIbracex2.6indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgriffe1.14.0indirecta
PyPIgriffelib2.0.0indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkdown3.9indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-api-autonav0.4.0indirecta
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.0indirecta
PyPImkdocs-include-markdown-plugin7.2.1indirecta
PyPImkdocs-material8.4.4indirecta
PyPImkdocs-material9.7.4indirecta
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirecta
PyPImkdocstrings0.30.1indirecta
PyPImkdocstrings1.0.3indirecta
PyPImkdocstrings-python1.18.2indirecta
PyPImkdocstrings-python2.0.3indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpaginate0.5.7indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIplatformdirs4.4.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpymdown-extensions10.21.3indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPItermynal0.13.1indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcmatch10.1indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:kaptive@3.2.2 arrastra 2 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

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 v2.5.0, esquema v0.27.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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