Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 15:02 UTC

mtkennerly / dunamai

Dynamic versioning library and CLI

PythonMIT★ 384 estrellas⑂ 27 forksdesde mar 2019Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

mtkennerly/dunamai tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, Security (45/100). Se actualizó por última vez hace 25 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

78
global / 100
Bueno

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.

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

Titularidad

Matthew KennerlyCuenta personal
120 seguidores64 repositorios públicosdesde jul 2013

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdunamai1.26.225.984.62360hace 25 díasversionversioningdynamic

Métricas por categoría

Vitalidad

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

64Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 25 días
4.8/36Cadencia de commits — 7/52 semanas con commits
11.1/18Volumen de commits — 16 commits en el último año
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
commits_last_year16
human_commit_share1
days_since_last_push25
active_weeks_last_year7
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 60 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 25 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~80,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count60
latest_release_tagv1.26.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release25
mean_days_between_releases80,6

Comunidad y Adopción

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

72Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
41.9/60Estrellas — 384 estrellas
11.8/25Forks — 27 forks
3.3/15Observadores — 5 observadores
Datos de entrada utilizados
forks27
stars384
watchers5
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
0/13.5Código 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_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 25.984.623 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdunamai
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads25.984.623
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?

65Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 86% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 17 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,862
Cómo se puntúa
41.4/42Resolución de issues — 98% de issues cerradas
23.3/30Aceptación de PR — 21/27 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs21
open_issues1
closed_issues67
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,985
closed_unmerged_prs6
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
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
15/25Alcance del propietario — 120 seguidores de mtkennerly
25/25Trayectoria — 64 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers120
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmtkennerly
public_repos64
account_age_days4802
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 25 días
20/20Historial de versiones — 60 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdunamai
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish25

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 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 — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://dunamai.readthedocs.io/en/latest
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 13 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, versioning, cli, git, mercurial, darcs, semantic-versioning, subversion, bazaar, fossil, fossil-scm, pijul, dynamic-version
has_wikisí
homepagehttps://dunamai.readthedocs.io/en/latest
docs_sitehttps://dunamai.readthedocs.io/en/latest
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

45Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0.8/2.5CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
4.5/7.5Maintained — 6 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 14 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.
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_packages1
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:dunamai@1.26.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 1 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.

46Débil · 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)
21.3/40Historial de commits legible — 40 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,4
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Verificación estática de tipos — dunamai/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsdunamai/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (dunamai/py.typed)
48.1/55Tamaños de archivo manejables — 1/8 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes90.948
source_files_sampled8
oversized_source_files1

Datos clave

384estrellas de GitHub
17contribuidores
16commits en los últimos 12 meses
25días desde el último push
60versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 27 ⇿
0Estrellas
27Forks
47Versiones

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.

0510152025302712020-032023-042026-06
Mayor 0Menor 26Parche 21

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1agregado

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 · 2026-08-27 15:02 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
3CI-Tests1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/27 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained6 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
n/dPackagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities14 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpackaging>=20.9pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata>=1.6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 40

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 38 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIimportlib-metadata2.1.3directa
PyPIpackaging20.9directa
PyPIargparse-manpage4.6indirecta
PyPIatomicwrites1.4.1indirecta
PyPIattrs22.1.0indirecta
PyPIblack22.1.0indirecta
PyPIcfgv3.3.1indirecta
PyPIclick8.0.4indirecta
PyPIcolorama0.4.5indirecta
PyPIcoverage5.5indirecta
PyPIdistlib0.3.6indirecta
PyPIexceptiongroup1.0.1indirecta
PyPIfilelock3.8.0indirecta
PyPIidentify2.5.8indirecta
PyPIiniconfig1.1.1indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocstrings—indirecta
PyPImore-itertools8.14.0indirecta
PyPImypy0.982indirecta
PyPImypy-extensions0.4.3indirecta
PyPInodeenv1.7.0indirecta
PyPIpathlib22.3.7.post1indirecta
PyPIpathspec0.9.0indirecta
PyPIplatformdirs2.4.0indirecta
PyPIpluggy0.13.1indirecta
PyPIpre-commit2.20.0indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpyparsing2.4.7indirecta
PyPIpytest3.10.1indirecta
PyPIpytest-cov2.9.0indirecta
PyPIpyyaml6.0indirecta
PyPIruff0.0.272indirecta
PyPIsetuptools50.3.2indirecta
PyPIsix1.16.0indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItomli2.0.1indirecta
PyPItyped-ast1.5.4indirecta
PyPItyping-extensions4.4.0indirecta
PyPIvirtualenv20.16.2indirecta
PyPIzipp1.2.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:dunamai@1.26.2 arrastra 1 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.