Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-12 21:44 UTC

ml-explore / mlx-examples

Examples in the MLX framework

Python · Jupyter NotebookMIT★ 8876 estrellas⑂ 1206 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

ml-explore/mlx-examples tiene un índice de salud de 54 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Community & Adoption (91/100) y la más baja, Vitality (15/100). Se actualizó por última vez hace 128 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

54
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.

54
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 53 se calibra a 54 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

ml-exploreOrganización
5240 seguidores10 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-whisper0.4.3-8hace 348 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

15Crítico · 21% del índice global
Cómo se puntúa
9.9/36Recencia de pushúltimo push hace 128 días
4.2/36Cadencia de commits6/52 semanas con commits
8.6/18Volumen de commits8 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year8
human_commit_share1
days_since_last_push128
active_weeks_last_year6
Cómo se puntúa
0/27Publica versionessin versiones publicadas
0/36Recencia de las versionessin versiones
0/27Cadencia de publicaciónsin versiones
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin 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
60/60Estrellas8876 estrellas
25/25Forks1206 forks
11/15Observadores97 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1206
stars8876
watchers97
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia 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_readme
has_license
readme_badges0
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

77Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
13/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 42% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes100 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,421
Cómo se puntúa
32.9/42Resolución de issues78% de issues cerradas
23.8/30Aceptación de PR577/726 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_prs577
open_issues137
closed_issues493
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,783
closed_unmerged_prs149
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 propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario5240 seguidores de ml-explore
16.3/25Trayectoria10 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers5240
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginml-explore
public_repos10
account_age_days1594
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 348 días
20/20Historial de versiones8 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmlx-whisper
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish348

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

61Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI1 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-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_testsno
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics1 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmlx
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dirno
has_description

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 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_packages27
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—: 27 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 agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible100 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 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_testsno
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
55/55Tamaños de archivo manejables0/144 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 MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesnotebooks
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

8876estrellas de GitHub
100contribuidores
8commits en los últimos 12 meses
128días desde el último push
0versiones publicadas
2factor bus
137issues 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 (2026/08/12 21:42:43 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 ★ / 1206 ⇿
0Estrellas
1206Forks

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.

0250500750100012501206552023-122025-042026-08

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
PyPIeinopsindirecta
PyPIhuggingface-hubindirecta
PyPIhuggingface-hub0.32.2indirecta
PyPIipykernelindirecta
PyPIipywidgetsindirecta
PyPIjupyterlabindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPImlxindirecta
PyPImlx0.25.2indirecta
PyPImlx-dataindirecta
PyPImlx-data0.1.0indirecta
PyPImlx-lm0.24.1indirecta
PyPImore-itertoolsindirecta
PyPInumbaindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIopencv-pythonindirecta
PyPIpillowindirecta
PyPIprotobuf3.20.2indirecta
PyPIregexindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIsentencepieceindirecta
PyPItiktokenindirecta
PyPItokenizersindirecta
PyPItorchindirecta
PyPItorch2.7.0indirecta
PyPItqdmindirecta
PyPItransformersindirecta
PyPItransformers4.52.3indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:mlx-whisper@0.4.3 arrastra 27 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.