Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.17.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 06:08 UTC

lsst / daf_butler

Data Access abstraction framework for the Rubin Observatory

PythonLicencia propia★ 15 estrellas⑂ 20 forksdesde oct 2017Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#hacktoberfest#python#astronomy#pipeline-middleware

lsst/daf_butler tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (94/100) y la más baja, Community & Adoption (42/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

89
global / 100
Excelente

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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

lsstOrganización
296 seguidores443 repositorios públicosdesde oct 2011

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
PyPIlsst-daf-butler30.2026.2900-284hace 4 díaslsst

Métricas por categoría

Vitalidad

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

94Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

98Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
33.9/36Cadencia de commits — 49/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 465 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year465
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Disciplina de publicación

88Excelente
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 13 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 5 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~19,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count13
latest_release_tag30.0.9
releases_from_tagssí
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases19,7
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?

42Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

35Débil
Cómo se puntúa
18.6/60Estrellas — 15 estrellas
10.7/25Forks — 20 forks
5.6/15Observadores — 11 observadores
Datos de entrada utilizados
forks20
stars15
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Salud de la comunidad

51Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

80Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

62Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 43% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 50 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 46 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled50
top_contributor_share0,433

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno
Cómo se puntúa
28/42Resolución de issues — 67% de issues cerradas
28.5/30Aceptación de PR — 1307/1378 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs1307
open_issues1
closed_issues2
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs71
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.

Propiedad y custodia

91Excelente
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
17.8/25Alcance del propietario — 296 seguidores de lsst
25/25Trayectoria — 443 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers296
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginlsst
public_repos443
account_age_days5390
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 4 días
20/20Historial de versiones — 284 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageslsst-daf-butler
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish4

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 11 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 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

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicshacktoberfest, python, astronomy, pipeline-middleware
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?

69Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

61Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 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
4.5/7.5Code-Review — Found 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 46 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
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories27
affected_packages4
assessed_packages83
unassessed_packages2
affected_by_severitycritical 1, high 2, moderate 1
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. 2 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. 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.

46Débil · 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)

66Bueno
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
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_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

80Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed)
52.6/55Tamaños de archivo manejables — 17/392 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes197.571
source_files_sampled392
oversized_source_files17

Datos clave

15estrellas de GitHub
50contribuidores
465commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
13versiones publicadas
2factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • deps.dev does not index pypi:lsst-daf-butler@30.2026.2900; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 15 ★ / 0 ⇿
15Estrellas

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

03581013151512018-032022-032026-04

Cada punto abarca 8 días.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

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 · 2026-07-21 06:06 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
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 6/9 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 46 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 11
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIastropy>=7.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.1pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=1.4pyproject.toml
PyPIclick>= 7.0pyproject.toml
PyPIlsst-sphgeom—pyproject.toml
PyPIlsst-utils—pyproject.toml
PyPIlsst-resources—pyproject.toml
PyPIdeprecated>= 1.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>= 0.16pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
Todas las dependencias 85

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 11 paquetes directos y 74 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIastropy7.2.0directa
PyPIclick8.4.1directa
PyPIdeprecated1.3.1directa
PyPIlsst-resources30.2026.2300directa
PyPIlsst-sphgeom30.2026.1600directa
PyPIlsst-utils30.2026.2300directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIpyarrow24.0.0directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIsqlalchemy2.0.50directa
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIasn1crypto1.5.1indirecta
PyPIastropy-iers-data0.2026.6.8.17.49.5indirecta
PyPIbackoff2.2.1indirecta
PyPIboto31.43.25indirecta
PyPIbotocore1.43.25indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcryptography48.0.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdocumenteer—indirecta
PyPIfastapi0.136.3indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfsspec2026.4.0indirecta
PyPIgidgethub5.4.0indirecta
PyPIgreenlet3.5.1indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhpgeom1.5.4indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImoto5.2.2indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpg80001.31.5indirecta
PyPIpillow12.2.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpsycopg22.9.12indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydantic-settings2.14.1indirecta
PyPIpyerfa2.0.1.5indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIresponses0.26.1indirecta
PyPIs3fs0.4.2indirecta
PyPIs3transfer0.18.0indirecta
PyPIsafir15.1.0indirecta
PyPIsafir-logging15.1.0indirecta
PyPIscramp1.4.8indirecta
PyPIsentry-sdk2.62.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsphinx-click—indirecta
PyPIstarlette1.2.1indirecta
PyPIstructlog26.1.0indirecta
PyPItesting-common-database2.0.3indirecta
PyPItesting-postgresql1.3.0indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.2indirecta
PyPIuritemplate4.2.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvicorn0.49.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwrapt2.2.1indirecta
PyPIxmltodict1.0.4indirecta
Avisos de dependencias 4

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: 4 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 2 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
pillow12.2.0indirectacrítica2112.3.0
cryptography48.0.0indirectaalta148.0.1
starlette1.2.1indirectaalta41.3.1
pydantic-settings2.14.1indirectamoderada12.14.2

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 v0.17.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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