Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 04:26 UTC

ml-explore / mlx-lm

Run LLMs with MLX

PythonMIT★ 6813 estrellas⑂ 1000 forksdesde mar 2025Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

ml-explore/mlx-lm tiene un índice de salud de 95 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (98/100) y la más baja, Security (66/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

95
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.

95
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 82 se calibra a 95 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

ml-exploreOrganización
5302 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-lm0.31.31.245.49196hace 127 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

94Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
31.8/36Cadencia de commits46/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits352 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year352
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year46
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones28 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 127 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~13,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count28
latest_release_tagv0.31.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release127
mean_days_between_releases13,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

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

98Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas6813 estrellas
25/25Forks1000 forks
9.5/15Observadores53 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1000
stars6813
watchers53
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

100Excepcional
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
7.2/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges0
has_contributing
has_issue_template
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales1.245.491 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmlx-lm
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.245.491
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?

77Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
36/54Factor busla mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
13.9/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 38% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes100 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled100
top_contributor_share0,38
Cómo se puntúa
30.7/42Resolución de issues73% de issues cerradas
14.7/30Aceptación de PR529/1080 PR decididos fusionados
9.1/13Newcomer PR acceptance7/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs529
open_issues154
closed_issues416
prs_merged_7d21
prs_decided_7d55
prs_merged_30d21
prs_decided_30d56
issue_closed_ratio0,73
closed_unmerged_prs551
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d10
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario5302 seguidores de ml-explore
16.4/25Trayectoria10 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers5302
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginml-explore
public_repos10
account_age_days1609
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 127 días
20/20Historial de versiones96 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmlx-lm
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish127

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

76Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 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

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics2 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsllms, mlx
has_wikino
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?

66Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 12 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-Releasessin datos
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_aggregate5,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. 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_packages31
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-lm@0.31.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 31 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.

70Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesAGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible88 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,88
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1981
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tiposmlx_lm/py.typed
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-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsmlx_lm/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (mlx_lm/py.typed)
54.2/55Tamaños de archivo manejables3/201 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes124.554
source_files_sampled201
oversized_source_files3
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 ejecutablesexamples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

6813estrellas de GitHub
100contribuidores
352commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
28versiones publicadas
3factor bus
154issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 48 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1000 ⇿
0Estrellas
1000Forks
27Versiones

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.

02004006008001000968142025-032025-122026-08
Mayor 0Menor 6Parche 20

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8agregado

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 · 2026-08-28 04:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 12 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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 10

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 10 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdatasetsindirecta
PyPIjinja2indirecta
PyPIlm-evalindirecta
PyPImlxindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIprotobufindirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIsentencepieceindirecta
PyPItqdmindirecta
PyPItransformersindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:mlx-lm@0.31.3 arrastra 31 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

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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 agregadasPyPI.