Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.14.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 20:54 UTC

mabel-dev / opteryx

🦖 A SQL-on-everything Query Engine you can execute over multiple databases and file formats. Query your data, where it lives.

PythonApache-2.0★ 113 estrellas⑂ 14 forksdesde dic 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#python#sql#analytics#big-data#serverless#sql-engine#arrow#cloud-native#query-engine#database#serverless-database#query-processor#command-line#cross-platform#gcp#aws#data-analytics#query-federation#zero-etl#iceberg

mabel-dev/opteryx tiene un índice de salud de 86 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, AI Readiness (57/100). Se actualizó por última vez hace 3 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

86
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.

86
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).

Titularidad

OpteryxOrganización
4 seguidores25 repositorios públicosdesde may 2021

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
crates.iocomputeapunta a otro repositorio; no se puntúa0.2.316733hace 1773 díascomputestatisticsdatascience
PyPIopteryx0.26.811.341164hace 136 días—

Métricas por categoría

Vitalidad

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

78Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

70Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 3 días
15.9/36Cadencia de commits — 23/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 664 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year664
human_commit_share—
days_since_last_push3
active_weeks_last_year23

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
27/36Recencia de las versiones — última versión hace 136 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~10,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tag0.26.8
releases_from_tagsno
days_since_latest_release136
mean_days_between_releases10,8
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?

62Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

45Débil
Cómo se puntúa
33.2/60Estrellas — 113 estrellas
9.3/25Forks — 14 forks
2.7/15Observadores — 4 observadores
Datos de entrada utilizados
forks14
stars113
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía 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_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

68Bueno
Cómo se puntúa
54.1/80Descargas mensuales — 11.341 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesopteryx
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads11.341
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?

68Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

36Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.5/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 80% de los commits
12.2/13.5Amplitud de contribuyentes — 9 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,798

Capacidad de respuesta a issues y PR

77Bueno
Cómo se puntúa
38.6/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
28.2/30Aceptación de PR — 1359/1448 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs1359
open_issues123
closed_issues1378
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,918
closed_unmerged_prs89
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

70Bueno
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
5/25Alcance del propietario — 4 seguidores de mabel-dev
20.7/25Trayectoria — 25 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers4
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmabel-dev
public_repos25
account_age_days1891
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 136 días
20/20Historial de versiones — 164 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesopteryx
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish136

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 13 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 — 11 out of 11 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://opteryx.dev
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, sql, analytics, big-data, serverless, sql-engine, arrow, cloud-native, query-engine, database, serverless-database, query-processor, command-line, cross-platform, gcp, aws, data-analytics, query-federation, zero-etl, iceberg
has_wikino
homepagehttps://opteryx.dev
docs_sitehttps://opteryx.dev
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?

62Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

62Moderado
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 — 11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
0/7.5Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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.

57Moderado · 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)

74Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, third_party/re2/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — third_party/tktech/simdjson/py.typed
0/10Entorno reproducible
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_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, third_party/re2/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsthird_party/tktech/simdjson/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

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (third_party/tktech/simdjson/py.typed)
54.9/55Tamaños de archivo manejables — 1/508 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes69.450
source_files_sampled508
oversized_source_files1

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

113estrellas de GitHub
9contribuidores
664commits en los últimos 12 meses
3días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
123issues abiertas
crates.io, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • crates package 'compute' points at a different repository (https://github.com/al-jshen/compute); excluded from ecosystem scoring
  • Could not fetch pypi package 'opteryx.third_party.fuzzy' from its registry

Más detalle

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2agregado

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 · 2026-07-18 20:53 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-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
0Code-ReviewFound 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
crates.iopythonize0.27Cargo.toml
crates.ioserde1.0.171Cargo.toml
crates.ioregex1.10Cargo.toml
crates.iopyo30.27Cargo.toml
crates.iosqlparser0.59.0Cargo.toml
PyPIaiohttp—pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIorso>=0.0.204pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpyarrow>=20.0.0pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
Todas las dependencias 57

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 45 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
crates.iopyo3—directa
crates.iopythonize—directa
crates.ioregex—directa
crates.ioserde—directa
crates.iosqlparser—directa
PyPIaiohttp—directa
PyPInumpy—directa
PyPIorjson—directa
PyPIorso—directa
PyPIpsutil—directa
PyPIpyarrow—directa
PyPIrequests—directa
PyPIblack—indirecta
PyPIcassandra-driver—indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIduckdb1.4.*indirecta
PyPIduckdb-engine—indirecta
PyPIfastavro—indirecta
PyPIfreezegun—indirecta
PyPIfuzzy1.2.2indirecta
PyPIgoogle-cloud-bigquery-storage—indirecta
PyPIgoogle-cloud-firestore—indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage—indirecta
PyPIhypothesis—indirecta
PyPIisort—indirecta
PyPIjellyfish—indirecta
PyPIminio—indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPIopenpyxl—indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpg8000—indirecta
PyPIpolars—indirecta
PyPIprotobuf—indirecta
PyPIpsycopg2-binary—indirecta
PyPIpycln—indirecta
PyPIpydantic2.11.10indirecta
PyPIpyiceberg—indirecta
PyPIpymemcache—indirecta
PyPIpymongo—indirecta
PyPIpymysql—indirecta
PyPIpyodbc—indirecta
PyPIpysimdjson—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIredis—indirecta
PyPIrich—indirecta
PyPIsetuptools-rust—indirecta
PyPIsqlalchemy—indirecta
PyPIsqlalchemy-bigquery—indirecta
PyPIsqlalchemy-cockroachdb—indirecta
PyPIsqloxide—indirecta
PyPItravers0.1.11indirecta
PyPItypes-orjson—indirecta
PyPItypes-pyyaml—indirecta
PyPItypes-requests—indirecta
PyPIvalkey—indirecta
PyPIvortex-data—indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

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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 v0.14.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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