Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.26.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-22 01:43 UTC

nipy / nibabel

Python package to access a cacophony of neuro-imaging file formats

PythonLicencia propia★ 781 estrellas⑂ 290 forksdesde jul 2010Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

nipy/nibabel tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (69/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

94
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.

94
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 81 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

NIPY developersOrganización
220 seguidores38 repositorios públicosdesde mar 2010

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
PyPInibabel5.4.2-48hace 132 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

79Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
18.7/36Cadencia de commits27/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits283 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year283
human_commit_share0,82
days_since_last_push0
active_weeks_last_year27
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones46 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 133 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~124,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count46
latest_release_tag5.4.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release133
mean_days_between_releases124,7
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?

77Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
46.9/60Estrellas781 estrellas
20.5/25Forks290 forks
8.1/15Observadores30 observadores
Datos de entrada utilizados
forks290
stars781
watchers30
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licenciaarchivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
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_badges
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?

81Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.3/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 32% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 107 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,32
Cómo se puntúa
33.1/42Resolución de issues79% de issues cerradas
25.8/30Aceptación de PR798/929 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 7/9 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs798
open_issues116
closed_issues433
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,789
closed_unmerged_prs131
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
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
16.9/25Alcance del propietario220 seguidores de nipy
23.6/25Trayectoria38 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers220
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginnipy
public_repos38
account_age_days5957
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
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 132 días
20/20Historial de versiones48 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesnibabel
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish132

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI4 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de lintertox.ini
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests17 out of 17 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

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttp://nipy.org/nibabel/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics14 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, neuroimaging, brain-imaging, nifti, gifti, cifti-2, streamlines, data-formats, dicom, tck, trk, afni-brik-head, ecat, minc
has_wiki
homepagehttp://nipy.org/nibabel/
docs_sitehttp://nipy.org/nibabel/
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

69Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests17 out of 17 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
5.2/7.5Code-ReviewFound 7/9 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributorsproject has 107 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
0/7.5Vulnerabilities15 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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_packages2
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:nibabel@5.4.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 2 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.

75Bueno · 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)
39.7/40Historial de commits legible61 de 82 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,744
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, doc/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatotox.ini
11/11Verificación estática de tiposnibabel/py.typed
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado15 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, doc/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configsnibabel/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,15
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (nibabel/py.typed)
54.3/55Tamaños de archivo manejables3/245 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes95.350
source_files_sampled245
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 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

781estrellas de GitHub
98contribuidores
283commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
46versiones publicadas
2factor bus
116issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

Historial de estrellas y forks 781 ★ / 290 ⇿
781Estrellas
290Forks
46Versiones

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.

0200400600800781282242010-072018-072026-07
Mayor 5Menor 14Parche 24

Cada punto abarca 15 días.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

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 · 2026-07-22 01:42 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
10CI-Tests17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 7/9 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 107 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
0Vulnerabilities15 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=1.25pyproject.toml
PyPIpackaging>=20pyproject.toml
PyPIimportlib_resources>=5.12pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.6pyproject.toml
Todas las dependencias 92

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 87 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIimportlib-resources7.1.0directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.4directa
PyPIpackaging26.2directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIast-serialize0.4.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-zstd1.5.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIcachetools7.1.1indirecta
PyPIcertifi2026.4.22indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.14.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfilelock3.29.0indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIh5py3.16.0indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIindexed-gzip1.10.3indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlibrt0.11.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpydoc1.10.0indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpillow12.2.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIpre-commit-uv4.2.1indirecta
PyPIpydata-sphinx-theme0.19.0indirecta
PyPIpydicom3.0.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyproject-api1.10.0indirecta
PyPIpytest9.1.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-doctestplus1.7.1indirecta
PyPIpytest-httpserver1.1.5indirecta
PyPIpytest-run-parallel0.9.1indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.3.1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-design0.6.1indirecta
PyPIsphinx-design0.7.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItexext0.6.8indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItox4.55.1indirecta
PyPItox-uv1.35.2indirecta
PyPItox-uv-bare1.35.2indirecta
PyPItypes-pillow10.2.0.20240822indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv0.11.15indirecta
PyPIvirtualenv21.3.3indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:nibabel@5.4.2 arrastra 2 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 v0.26.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.