Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 17:32 UTC

mcfletch / pyopengl

Repository for the PyOpenGL Project

PythonLicencia propia★ 415 estrellas⑂ 126 forksdesde sept 2015Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

mcfletch/pyopengl tiene un índice de salud de 50 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Engineering Quality (84/100) y la más baja, Security (1/100). Se actualizó por última vez hace 8 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

50
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.

50
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 50 se calibra a 50 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Mike C. FletcherCuenta personal
74 seguidores86 repositorios públicosdesde nov 2010VRPlumber Consulting Inc.

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
PyPIPyOpenGL3.1.105.742.48534hace 374 díasgraphics3dopenglgluglutgleglxextarbmesactypes
PyPIPyOpenGL-accelerate3.1.10410.93324hace 374 díasgraphics3dopenglgluglutgleglxextarbmesapyopengl

Métricas por categoría

Vitalidad

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

48Débil · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 8 días
4.2/36Cadencia de commits6/52 semanas con commits
15.3/18Volumen de commits50 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year50
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year6
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones1 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
7.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 374 días
12.6/27Cadencia de publicacióncadencia desconocida (una sola versión)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count1
latest_release_tag3.1.10
releases_from_tags
days_since_latest_release374
mean_days_between_releases

Comunidad y Adopción

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

68Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
42.5/60Estrellas415 estrellas
17.5/25Forks126 forks
7.5/15Observadores23 observadores
Datos de entrada utilizados
forks126
stars415
watchers23
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licenciaarchivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
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
80/80Descargas mensuales6.153.418 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesPyOpenGL, PyOpenGL-accelerate
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads6.153.418
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?

50Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.3/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 98% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes14 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,985
Cómo se puntúa
17.1/42Resolución de issues41% de issues cerradas
15.6/30Aceptación de PR13/25 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs13
open_issues80
closed_issues55
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,407
closed_unmerged_prs12
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
13.5/25Alcance del propietario74 seguidores de mcfletch
25/25Trayectoria86 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers74
owner_typeUser
is_verified
owner_loginmcfletch
public_repos86
account_age_days5768
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble2 paquete(s) en pypi
14/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 374 días
20/20Historial de versiones34 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesPyOpenGL, PyOpenGL-accelerate
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish374

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

84Excelente · 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], [tool.black]), tox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://mcfletch.github.io/pyopengl/documentation/index.html
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepage
docs_sitehttps://mcfletch.github.io/pyopengl/documentation/index.html
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?

1Crítico · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependenciasbiblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestsaccelerate/pyproject.toml, accelerate/requirements.txt, accelerate/setup.cfg, accelerate/setup.py, directdocs/requirements.txt, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. 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.

29En riesgo · 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)
5.3/40Historial de commits legible10 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,1
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], [tool.black]), tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
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-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
54.9/55Tamaños de archivo manejables6/3121 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes129.810
source_files_sampled3121
oversized_source_files6

Datos clave

415estrellas de GitHub
14contribuidores
50commits en los últimos 12 meses
8días desde el último push
1versiones publicadas
1factor bus
80issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 126 ⇿
0Estrellas
126Forks
1Versiones

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.

02040608010012010832016-042021-052026-07
Mayor 0Menor 0Parche 1

Cada punto abarca 10 días.

Todas las dependencias 14

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 14 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcythonindirecta
PyPIgenshiindirecta
PyPIglfwindirecta
PyPIlxmlindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpipindirecta
PyPIpsutilindirecta
PyPIpygameindirecta
PyPIpygame-ceindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPItoxindirecta
PyPItox-uvindirecta
PyPIxlibindirecta
Avisos de dependencias sin evaluar

El cotejo de avisos no pudo ejecutarse para este informe: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.