Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-12 22:36 UTC

mindee / doctr

docTR (Document Text Recognition) - a seamless, high-performing & accessible library for OCR-related tasks powered by Deep Learning. Ongoing development and maintenance by t2k.

PythonApache-2.0★ 6206 estrellas⑂ 663 forksdesde ene 2021Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina

mindee/doctr tiene un índice de salud de 92 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Vitality (63/100). Se actualizó por última vez hace 15 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

92
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.

92
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 78 se calibra a 92 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

MindeeOrganización
132 seguidores29 repositorios públicosdesde jul 2020

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
PyPIpython-doctr1.0.1326.13720hace 189 díasocrdeep-learningcomputer-visionpytorchtext-detectiontext-recognition

Métricas por categoría

Vitalidad

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

63Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 15 días
11.8/36Cadencia de commits17/52 semanas con commits
16.3/18Volumen de commits65 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year65
human_commit_share0,85
days_since_last_push15
active_weeks_last_year17
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones21 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 189 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~136 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count21
latest_release_tagv1.0.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release189
mean_days_between_releases136

Comunidad y Adopción

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

90Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas6206 estrellas
23.5/25Forks663 forks
9.4/15Observadores51 observadores
Datos de entrada utilizados
forks663
stars6206
watchers51
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges9
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
73.5/80Descargas mensuales326.137 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespython-doctr
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads326.137
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?

79Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.8/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 34% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes72 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled72
top_contributor_share0,343
Cómo se puntúa
40.1/42Resolución de issues96% de issues cerradas
26.9/30Aceptación de PR1052/1175 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs1052
open_issues20
closed_issues427
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d7
prs_decided_30d7
issue_closed_ratio0,955
closed_unmerged_prs123
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
15.3/25Alcance del propietario132 seguidores de mindee
22.8/25Trayectoria29 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers132
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginmindee
public_repos29
account_age_days2221
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
26/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 189 días
20/20Historial de versiones20 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespython-doctr
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish189

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI14 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-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://mindee.github.io/doctr/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics9 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsocr, deep-learning, document-recognition, tensorflow2, text-detection-recognition, text-detection, text-recognition, optical-character-recognition, pytorch
has_wiki
homepagehttps://mindee.github.io/doctr/
docs_sitehttps://mindee.github.io/doctr/
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?

64Moderado · 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-Tests30 out of 30 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 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 7 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
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages33
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:python-doctr@1.0.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 33 paquetes. 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 agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible80 de 85 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,941
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, api/Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposdoctr/py.typed
10/10Entorno reproducibleDockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado15 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, api/Makefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsdoctr/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,15
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (doctr/py.typed)
54.8/55Tamaños de archivo manejables1/257 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes99.165
source_files_sampled257
oversized_source_files1

Datos clave

6206estrellas de GitHub
72contribuidores
65commits en los últimos 12 meses
15días desde el último push
21versiones publicadas
2factor bus
20issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'doctr-api' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 663 ⇿
0Estrellas
663Forks
18Versiones

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.

0125250375500625750649172021-042023-122026-07
Mayor 1Menor 11Parche 6

Cada punto abarca 5 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 · 2026-08-12 22:35 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-Tests30 out of 30 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 3/26 approved changesets -- score normalized to 1
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
10Maintained30 commit(s) and 9 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 21
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpython-doctrapi/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.73.0api/pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.11.1api/pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.5api/pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.15.0pyproject.toml
PyPIonnx>=1.12.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.16.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.4.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIh5py>=3.1.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.5.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=4.11.0,<6.0.0pyproject.toml
PyPIpyclipper>=1.2.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIshapely>=1.6.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIlangdetect>=1.0.9,<2.0.0pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.0.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.20.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIPillow>=10.1.0pyproject.toml
PyPIanyascii>=0.3.2pyproject.toml
PyPIvalidators>=0.18.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.30.0pyproject.toml
Todas las dependencias 27

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIanyasciidirecta
PyPIfastapidirecta
PyPIh5pydirecta
PyPIhuggingface-hubdirecta
PyPIlangdetectdirecta
PyPInumpydirecta
PyPIonnxdirecta
PyPIopencv-pythondirecta
PyPIpillowdirecta
PyPIpyclipperdirecta
PyPIpypdfium2directa
PyPIpython-doctrdirecta
PyPIpython-multipartdirecta
PyPIrapidfuzzdirecta
PyPIscipydirecta
PyPIshapelydirecta
PyPItorchdirecta
PyPItorchvisiondirecta
PyPItqdmdirecta
PyPIuvicorndirecta
PyPIvalidatorsdirecta
PyPIclearmlindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIslack-sdkindirecta
PyPIstreamlitindirecta
PyPIwandbindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:python-doctr@1.0.1 arrastra 33 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

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

¿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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.