Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 05:41 UTC

onnx / onnxmltools

ONNXMLTools enables conversion of models to ONNX

PythonApache-2.0★ 1167 estrellas⑂ 218 forksdesde feb 2018Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina

onnx/onnxmltools tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (81/100) y la más baja, AI Readiness (50/100). Se actualizó por última vez hace 11 días. 3 personas concentran 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

2733 seguidores30 repositorios públicosdesde sept 2017

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
PyPIonnxmltools1.16.0-25hace 194 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

57Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 11 días
6.2/36Cadencia de commits9/52 semanas con commits
13/18Volumen de commits27 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year27
human_commit_share0,91
days_since_last_push11
active_weeks_last_year9
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones27 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 194 días
12.6/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~173,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count27
latest_release_tag1.16.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release194
mean_days_between_releases173,5

Comunidad y Adopción

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

65Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
49.7/60Estrellas1167 estrellas
19.5/25Forks218 forks
8.8/15Observadores40 observadores
Datos de entrada utilizados
forks218
stars1167
watchers40
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges1
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com
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
36/54Factor busla mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
16.5/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 27% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes46 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled46
top_contributor_share0,268
Cómo se puntúa
24.2/42Resolución de issues58% de issues cerradas
22.4/30Aceptación de PR343/459 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_prs343
open_issues132
closed_issues180
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,577
closed_unmerged_prs116
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
24.7/25Alcance del propietario2733 seguidores de onnx
22.9/25Trayectoria30 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers2733
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginonnx
public_repos30
account_age_days3263
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 194 días
20/20Historial de versiones25 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesonnxmltools
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish194

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

76Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://onnx.ai
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmachine-learning, python-library, onnx, scikit-learn, keras
has_wiki
homepagehttps://onnx.ai
docs_sitehttps://onnx.ai
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?

56Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
20/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements.txt
has_codeql_workflow
has_security_policyno
has_dependabot_config
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_packages11
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:onnxmltools@1.16.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 11 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.

50Moderado · 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 legible90 de 91 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,989
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
2/10Práctica demostrada con agentes1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado9 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,09
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
54.8/55Tamaños de archivo manejables1/280 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes113.027
source_files_sampled280
oversized_source_files1
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

1167estrellas de GitHub
46contribuidores
27commits en los últimos 12 meses
11días desde el último push
27versiones publicadas
3factor bus
132issues 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 (2026/08/13 05:40:52 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 ★ / 218 ⇿
0Estrellas
218Forks
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.

0408012016020024021442018-022022-052026-07
Mayor 0Menor 11Parche 10

Cada punto abarca 8 días.

Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpypyproject.toml
PyPIonnx>=1.8.1pyproject.toml
PyPIprotobufpyproject.toml
PyPIskl2onnx>=1.4.9pyproject.toml
Todas las dependencias 24

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 20 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInumpydirecta
PyPIonnxdirecta
PyPIprotobufdirecta
PyPIskl2onnxdirecta
PyPIblackindirecta
PyPIcatboostindirecta
PyPIcythonindirecta
PyPIdillindirecta
PyPIlibsvmindirecta
PyPIlightgbmindirecta
PyPImleapindirecta
PyPIonnxruntimeindirecta
PyPIopenpyxlindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpysparkindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIpytest-sparkindirecta
PyPIruffindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIwheelindirecta
PyPIxgboostindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:onnxmltools@1.16.0 arrastra 11 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.