Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 20:37 UTC

lk-geimfari / mimesis

Mimesis is a Python library for generating fake but realistic data in multiple languages and locales.

PythonMIT★ 4839 estrellas⑂ 361 forksdesde sept 2016Ver en GitHub ↗
TipoComplementoBibliotecacómo se determina

lk-geimfari/mimesis tiene un índice de salud de 34 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Engineering Quality (90/100) y la más baja, Security (47/100). Se actualizó por última vez hace 4 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

34
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.

34
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 72 se calibra a 86 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02). La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% a la salud global ponderada y le da un límite «En riesgo» de 34.

Titularidad

IsaakCuenta personal
402 seguidores21 repositorios públicosdesde nov 2015

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 publicaciónEtiquetas
PyPImimesis21.0.02.631.63664hace 42 díasdatadatabasedataframedatascincedummyfactoryfactory-boyfakefakerfixturesgeneratemimesismockpandaspolarspopulatepytestschematesting

Métricas por categoría

Vitalidad

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

74Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 4 días
6.9/36Cadencia de commits10/52 semanas con commits
15.6/18Volumen de commits53 commits en el último año
9/10OpenSSF Scorecard: Maintained11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
commits_last_year53
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year10
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones66 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 42 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~99,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count66
latest_release_tagv21.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases99,7

Comunidad y Adopción

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

87Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
59.8/60Estrellas4839 estrellas
21.3/25Forks361 forks
9.5/15Observadores53 observadores
Datos de entrada utilizados
forks361
stars4839
watchers53
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
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges5
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales2.631.636 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmimesis
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads2.631.636
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
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.7/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 88% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,879
Cómo se puntúa
41.1/42Resolución de issues98% de issues cerradas
16.5/30Aceptación de PR720/1307 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 5/27 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs720
open_issues8
closed_issues357
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,978
closed_unmerged_prs587
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
18.7/25Alcance del propietario402 seguidores de lk-geimfari
21.8/25Trayectoria21 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers402
owner_typeUser
is_verified
owner_loginlk-geimfari
public_repos21
account_age_days3941
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 42 días
20/20Historial de versiones64 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmimesis
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish42

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://mimesis.name
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmimesis, fake, data, generator, fixtures, dummy, schema, testing, python, json-generator, mock, synthetic-data, datascience, dataframe, pandas, syntetic, polars, factory, factory-boy, relational
has_wikino
homepagehttps://mimesis.name
docs_sitehttps://mimesis.name
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?

47Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 5/27 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
6.8/7.5Maintained11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SASTSAST tool is run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,5
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier41
security_posture_before_jurisdiction55
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado. La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 75% y da a la postura de seguridad un límite «En riesgo» de 34.
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
advisories4
affected_packages2
assessed_packages83
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 2
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 83 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.

63Moderado · 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)
36.8/40Historial de commits legible69 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,69
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tiposmimesis/py.typed
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsmimesis/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 (mimesis/py.typed)
52.4/55Tamaños de archivo manejables5/105 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes264.548
source_files_sampled105
oversized_source_files5

Datos clave

4839estrellas de GitHub
98contribuidores
53commits en los últimos 12 meses
4días desde el último push
66versiones publicadas
1factor bus
8issues 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 ★ / 361 ⇿
0Estrellas
361Forks
65Versiones

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.

0125250375354112016-092021-082026-08
Mayor 21Menor 20Parche 24

Cada punto abarca 10 días.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5agregado

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 · 2026-08-27 20:36 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
10CI-Tests7 out of 7 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 5/27 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
9Maintained11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
n/dPackagingpackaging workflow not 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 83

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 83 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfactory-boy3.3.3indirecta
PyPIfaker40.31.0indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIid1.6.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIinflection0.5.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.6.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImimesis21.0.0indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImslex1.3.0indirecta
PyPImypy1.20.2indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInh30.3.6indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpsutil6.1.1indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest7.4.4indirecta
PyPIpytest-cov4.1.0indirecta
PyPIpytest-factoryboy2.8.1indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpytest-randomly3.16.0indirecta
PyPIpytest-repeat0.9.4indirecta
PyPIpytz2023.4indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIreadme-renderer45.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirecta
PyPIrfc39862.0.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIsecretstorage3.5.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.4indirecta
PyPIsphinx7.2.6indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.23.0indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.25.3indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItaskipy1.14.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItwine6.2.0indirecta
PyPItypes-pytz2023.4.0.20240130indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvalidators0.20.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 2

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 83 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
cryptography49.0.0indirectamoderada250.0.0
pytest7.4.4indirectamoderada29.0.3

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 agregadasPyPI.