Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 01:27 UTC

natekspencer / pylitterbot

Python package for controlling a Whisker connected self-cleaning litter boxes and feeders

PythonMIT★ 190 estrellas⑂ 39 forksdesde dic 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#litter-robot#python#whisker#feeder-robot#hacktoberfest

natekspencer/pylitterbot tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (94/100) y la más baja, AI Readiness (62/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Nathan SpencerCuenta personal
78 seguidores52 repositorios públicosdesde mar 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
PyPIpylitterbot2025.6.554.43390hace 11 díasfeeder-robotlitter-robotwhiskerasynchronouslitter-boxpet-feeder

Métricas por categoría

Vitalidad

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

94Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

90Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
25.6/36Cadencia de commits — 37/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 309 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year309
human_commit_share0,79
days_since_last_push1
active_weeks_last_year37

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 87 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 11 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~16 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count87
latest_release_tag2025.6.5
releases_from_tagsno
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases16
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?

67Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

56Moderado
Cómo se puntúa
36.9/60Estrellas — 190 estrellas
13.2/25Forks — 39 forks
6/15Observadores — 13 observadores
Datos de entrada utilizados
forks39
stars190
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
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_badges8
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

79Bueno
Cómo se puntúa
63.1/80Descargas mensuales — 54.433 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespylitterbot
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads54.433
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?

66Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

30En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 81% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 15 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,811

Capacidad de respuesta a issues y PR

89Excelente
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
25.6/30Aceptación de PR — 332/389 PR decididos fusionados
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs332
open_issues0
closed_issues48
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs57
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

60Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
13.6/25Alcance del propietario — 78 seguidores de natekspencer
24.6/25Trayectoria — 52 repos públicos, cuenta de ~13 años
Datos de entrada utilizados
followers78
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginnatekspencer
public_repos52
account_age_days4941
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 11 días
20/20Historial de versiones — 90 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespylitterbot
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish11

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

80Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff]), setup.cfg ([flake8], [isort]), tox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
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 — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicslitter-robot, python, whisker, feeder-robot, hacktoberfest
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?

68Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

60Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages28
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:pylitterbot@2025.6.5 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 28 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.

62Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
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 — 64 de 79 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,81
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

72Bueno
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff]), setup.cfg ([flake8], [isort]), tox.ini
11/11Verificación estática de tipos — pylitterbot/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 37 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 10 de los últimos 100 commits son 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configspylitterbot/py.typed
agent_commit_share0,37
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (pylitterbot/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/56 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes50.005
source_files_sampled56
oversized_source_files0

Datos clave

190estrellas de GitHub
15contribuidores
309commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
87versiones publicadas
1factor bus
0issues 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 ★ / 39 ⇿
0Estrellas
39Forks
67Versiones

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.

0102030403932021-092024-032026-09
Mayor 2Menor 22Parche 37

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0agregado

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 · 2026-09-16 01:26 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests10 out of 10 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
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIaiohttp>=3.8.1pyproject.toml
PyPIdeepdiff>=6.2.1pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.7.0pyproject.toml
PyPIpycognito>=2024.2.0pyproject.toml
Todas las dependencias 107

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 103 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttp3.14.3directa
PyPIdeepdiff9.1.0directa
PyPIpycognito2024.5.1directa
PyPIpyjwt2.13.0directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirecta
PyPIaioice0.10.2indirecta
PyPIaiointercept0.1.10indirecta
PyPIaiortc1.15.0indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.14.0indirecta
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIav16.1.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIboto31.43.31indirecta
PyPIbotocore1.43.31indirecta
PyPIcachebox5.2.3indirecta
PyPIcachetools7.1.4indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.4.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.14.1indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIenvs1.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfilelock3.29.4indirecta
PyPIfreezegun1.5.5indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIifaddr0.2.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImcp1.28.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy2.3.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIorderly-set5.5.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.2indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydantic-settings2.14.2indirecta
PyPIpyee13.0.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpylibsrtp1.0.0indirecta
PyPIpyopenssl26.4.0indirecta
PyPIpyproject-api1.10.1indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-freezer0.4.9indirecta
PyPIpytest-timeout2.4.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.4.4indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-multipart0.0.32indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIrpds-py2026.5.1indirecta
PyPIruff0.16.5indirecta
PyPIs3transfer0.19.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsse-starlette3.4.4indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItox4.61.2indirecta
PyPItox-uv1.36.0indirecta
PyPItox-uv-bare1.36.0indirecta
PyPItyper0.26.7indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv0.11.21indirecta
PyPIuvicorn0.49.0indirecta
PyPIvirtualenv21.5.1indirecta
PyPIyarl1.24.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pylitterbot@2025.6.5 arrastra 28 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

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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.