Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-01 00:20 UTC

microsoft / azure-quantum-python

The azure-quantum python package submits jobs to the Azure Quantum service.

PythonMIT★ 161 estrellas⑂ 113 forksdesde ene 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

microsoft/azure-quantum-python tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (95/100) y la más baja, AI Readiness (67/100). Se actualizó por última vez hoy. 7 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
global / 100
Excepcional

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.

96
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 83 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

MicrosoftOrganización · dominio verificado
130.784 seguidores8337 repositorios públicosdesde dic 2013

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIazure-quantum3.13.018.693193hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

90Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
22.2/36Cadencia de commits — 32/52 semanas con commits
16.7/18Volumen de commits — 72 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year72
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year32
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 33 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~38,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count33
latest_release_tagazure-quantum_v3.13.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases38,8

Comunidad y Adopción

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

72Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
35.8/60Estrellas — 161 estrellas
17.1/25Forks — 113 forks
6.8/15Observadores — 18 observadores
Datos de entrada utilizados
forks113
stars161
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges2
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadge.fury.io, dev.azure.com
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
57/80Descargas mensuales — 18.693 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesazure-quantum
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads18.693
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?

95Excepcional · 23% del índice global
Cómo se puntúa
51.3/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 7 contribuyente(s)
19.5/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 13% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 63 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor7
contributors_sampled63
top_contributor_share0,133
Cómo se puntúa
36.3/42Resolución de issues — 86% de issues cerradas
24.2/30Aceptación de PR — 529/656 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs529
open_issues14
closed_issues89
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,864
closed_unmerged_prs127
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 130.784 seguidores de microsoft
25/25Trayectoria — 8337 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers130.784
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginmicrosoft
public_repos8337
account_age_days4677
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 193 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesazure-quantum
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

78Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — tox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://learn.microsoft.com/azure/quantum/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsquantum, azure, azure-sdk-for-python, python, microsoft
has_wikisí
homepagehttps://learn.microsoft.com/azure/quantum/
docs_sitehttps://learn.microsoft.com/azure/quantum/
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

78Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias — biblioteca 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—
manifestsazure-quantum/requirements-cirq.txt, azure-quantum/requirements-dev.txt, azure-quantum/requirements-pulser.txt, azure-quantum/requirements-qiskit.txt, azure-quantum/requirements-qsharp.txt, azure-quantum/requirements-quil.txt, azure-quantum/requirements.txt, azure-quantum/setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policysí
has_dependabot_configsí
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. Los pesos restantes se han renormalizado.
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
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
unassessed_packages15
affected_by_severitynone
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 1 dependencias resueltas con OSV. 15 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.

67Bueno · 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)
40/40Historial de commits legible — 87 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,935
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — tox.ini
11/11Verificación estática de tipos — azure-quantum/azure/quantum/_client/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 6 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsazure-quantum/azure/quantum/_client/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (azure-quantum/azure/quantum/_client/py.typed)
52.4/55Tamaños de archivo manejables — 4/85 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes124.551
source_files_sampled85
oversized_source_files4
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 — notebooks, samples
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks, samples
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

161estrellas de GitHub
63contribuidores
72commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
33versiones publicadas
7factor bus
14issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:azure-quantum@3.13.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • 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 ★ / 113 ⇿
0Estrellas
113Forks
31Versiones

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.

02040608010012011142021-012023-112026-08
Mayor 0Menor 0Parche 0

Cada punto abarca 6 días.

Todas las dependencias 16

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 16 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIazure-core—indirecta
PyPIazure-identity—indirecta
PyPIazure-storage-blob—indirecta
PyPIcirq-core—indirecta
PyPIcirq-ionq—indirecta
PyPIcryptography—indirecta
PyPIdeprecated—indirecta
PyPIgraphviz—indirecta
PyPImsrest—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPIpulser—indirecta
PyPIpyquil4.13.1indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIqsharp—indirecta
PyPItox—indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 1 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 15 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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

Comentarios

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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 agregadas — PyPI.