Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 16:22 UTC

ml-explore / mlx-examples

Examples in the MLX framework

Python · Jupyter NotebookMIT★ 8954 estrellas⑂ 1216 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

ml-explore/mlx-examples tiene un índice de salud de 51 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Community & Adoption (91/100) y la más baja, Vitality (13/100). Se actualizó por última vez hace 163 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

51
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.

51
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 51 se calibra a 51 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

ml-exploreOrganización
5379 seguidores11 repositorios públicosdesde abr 2022

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
PyPImlx-whisper0.4.3316.1728hace 384 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

13Crítico · 21% del índice global
Cómo se puntúa
9.9/36Recencia de push — último push hace 163 días
2.8/36Cadencia de commits — 4/52 semanas con commits
6.3/18Volumen de commits — 4 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year4
human_commit_share1
days_since_last_push163
active_weeks_last_year4
Cómo se puntúa
0/27Publica versiones — sin versiones publicadas
0/36Recencia de las versiones — sin versiones
0/27Cadencia de publicación — sin versiones
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count0

Comunidad y Adopción

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

91Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 8954 estrellas
25/25Forks — 1216 forks
11.1/15Observadores — 101 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1216
stars8954
watchers101
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_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
73.3/80Descargas mensuales — 316.172 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmlx-whisper
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads316.172
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?

70Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
13/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 42% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,421
Cómo se puntúa
32.6/42Resolución de issues — 78% de issues cerradas
23.8/30Aceptación de PR — 577/727 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs577
open_issues143
closed_issues493
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,775
closed_unmerged_prs150
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
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 5379 seguidores de ml-explore
16.8/25Trayectoria — 11 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers5379
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginml-explore
public_repos11
account_age_days1629
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
14/35Recencia de publicación — última publicación hace 384 días
20/20Historial de versiones — 8 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmlx-whisper
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish384

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

61Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
0/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testsno
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 1 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmlx
has_wikisí
homepage—
docs_site—
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?

21En riesgo · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsbert/requirements.txt, cifar/requirements.txt, clip/requirements.txt, cvae/requirements.txt, encodec/requirements.txt, flux/requirements.txt, gcn/requirements.txt, llava/requirements.txt, lora/requirements.txt, mnist/requirements.txt, musicgen/requirements.txt, normalizing_flow/requirements.txt, segment_anything/requirements.txt, speechcommands/requirements.txt, stable_diffusion/requirements.txt, t5/requirements.txt, transformer_lm/requirements.txt, whisper/setup.py, wwdc25/requirements.txt
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages52
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:mlx-whisper@0.4.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 52 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.

40Débil · 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 — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
0/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testsno
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/144 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes28.494
source_files_sampled144
oversized_source_files0
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
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
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

8954estrellas de GitHub
100contribuidores
4commits en los últimos 12 meses
163días desde el último push
0versiones publicadas
2factor bus
143issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/17 16:19:53 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1216 ⇿
0Estrellas
1216Forks

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.

0250500750100012501216582023-122025-042026-09

Cada punto abarca 3 días.

Todas las dependencias 31

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 31 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdatasets3.6.0indirecta
PyPIeinops—indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIhuggingface-hub0.32.2indirecta
PyPIipykernel—indirecta
PyPIipywidgets—indirecta
PyPIjupyterlab—indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPImlx—indirecta
PyPImlx0.25.2indirecta
PyPImlx-data—indirecta
PyPImlx-data0.1.0indirecta
PyPImlx-lm0.24.1indirecta
PyPImore-itertools—indirecta
PyPInumba—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPIopencv-python—indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIprotobuf3.20.2indirecta
PyPIregex—indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIsentencepiece—indirecta
PyPItiktoken—indirecta
PyPItokenizers—indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItorch2.7.0indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPItransformers4.52.3indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:mlx-whisper@0.4.3 arrastra 52 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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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