Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-06 01:19 UTC

opendatalab / labelU

Open-source multimodal data annotation platform with AI auto-annotation support.

PythonApache-2.0★ 1669 estrellas⑂ 182 forksdesde oct 2022Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina

opendatalab/labelU tiene un índice de salud de 62 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (69/100) y la más baja, Security (33/100). Se actualizó por última vez hace 39 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

62
global / 100
Moderado

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.

62
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 58 se calibra a 62 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

OpenDataLabOrganización
3045 seguidores69 repositorios públicosdesde ene 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
PyPIlabelu1.5.61376128hace 39 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

66Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

50Moderado
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 39 días
6.9/36Cadencia de commits — 10/52 semanas con commits
15.6/18Volumen de commits — 54 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 13 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year54
human_commit_share1
days_since_last_push39
active_weeks_last_year10

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 39 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~10,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.5.6
releases_from_tagsno
days_since_latest_release39
mean_days_between_releases10,9

Comunidad y Adopción

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

62Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

78Bueno
Cómo se puntúa
52.3/60Estrellas — 1669 estrellas
18.8/25Forks — 182 forks
7/15Observadores — 19 observadores
Datos de entrada utilizados
forks182
stars1669
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia 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_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

52Moderado
Cómo se puntúa
41.9/80Descargas mensuales — 1376 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageslabelu
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1376
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?

69Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

42Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 59% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 17 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,592

Capacidad de respuesta a issues y PR

67Bueno
Cómo se puntúa
29.8/42Resolución de issues — 71% de issues cerradas
27.2/30Aceptación de PR — 165/182 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/14 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs165
open_issues31
closed_issues76
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,71
closed_unmerged_prs17
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.

Propiedad y custodia

77Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 3045 seguidores de opendatalab
22.3/25Trayectoria — 69 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers3045
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginopendatalab
public_repos69
account_age_days1698

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 39 días
20/20Historial de versiones — 128 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageslabelu
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish39

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

55Moderado · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

48Débil
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 4 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-Tests — 0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

65Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://opendatalab.github.io/labelU/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://opendatalab.github.io/labelU/
docs_sitehttps://opendatalab.github.io/labelU/
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?

33En riesgo · 16% del índice global

Postura de seguridad

22En riesgo
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0/2.5CI-Tests — 0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 2/14 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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
7.5/7.5Maintained — 13 commit(s) and 3 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 107 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate2,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

79Bueno
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
10.2/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — 1 afectados: ecdsa 0.19.2 (high 7.4)
33.8/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 957 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages56
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:labelu@1.5.6 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 56 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.

56Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 98 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3783

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

34En riesgo
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/127 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes48.950
source_files_sampled127
oversized_source_files0

Datos clave

1669estrellas de GitHub
17contribuidores
54commits en los últimos 12 meses
39días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
31issues 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 ★ / 182 ⇿
0Estrellas
182Forks
100Versiones

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.

04080120160200182122022-112024-092026-07
Mayor 0Menor 4Parche 41

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 2.2 / 10
2.2agregado

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 · 2026-09-06 01:18 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
0CI-Tests0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/14 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained13 commit(s) and 3 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities107 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 21
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIfastapi>=0.100.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.6.0pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIboto3—pyproject.toml
PyPIcryptography>=41.0.0pyproject.toml
PyPIpython-jose>=3.3.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.0.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.7.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.19.0pyproject.toml
PyPIemail-validator>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.5pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=0.21.0pyproject.toml
PyPIappdirs>=1.4.4pyproject.toml
PyPIaiofiles>=22.1.0pyproject.toml
PyPIpillow>=9.3.0pyproject.toml
PyPIalembic>=1.9.4pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPItfrecord>=1.14.5pyproject.toml
PyPIwebsockets>=10.0.0pyproject.toml
PyPIbcrypt==4.3.0pyproject.toml
Todas las dependencias 86

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 25 paquetes directos y 61 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiofiles25.1.0directa
PyPIalembic1.18.4directa
PyPIappdirs1.4.4directa
PyPIbcrypt4.3.0directa
PyPIboto31.42.90directa
PyPIcryptography46.0.5directa
PyPIemail-validator2.3.0directa
PyPIfastapi—directa
PyPIfastapi0.125.0directa
PyPIhttpx—directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIloguru0.7.3directa
PyPIpillow—directa
PyPIpillow12.1.1directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIpydantic-settings2.13.1directa
PyPIpython-dotenv1.2.2directa
PyPIpython-jose3.5.0directa
PyPIpython-multipart0.0.22directa
PyPIsqlalchemy2.0.48directa
PyPItfrecord1.14.6directa
PyPItyper0.7.0directa
PyPIuvicorn—directa
PyPIuvicorn0.42.0directa
PyPIwebsockets16.0directa
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIblack26.3.1indirecta
PyPIbotocore1.42.90indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIcrc32c2.8indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIecdsa0.19.1indirecta
PyPIeinops—indirecta
PyPIflake87.3.0indirecta
PyPIgreenlet3.3.2indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIlabelu1.3.6indirecta
PyPImako1.3.10indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPImysqlclient2.2.8indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy2.4.3indirecta
PyPIopencv-python-headless—indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprotobuf7.34.0indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpycodestyle2.14.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpyflakes3.4.0indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIrsa4.9.1indirecta
PyPIs3transfer0.16.0indirecta
PyPIsam3—indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIstarlette0.50.0indirecta
PyPItimm—indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItorchvision—indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:labelu@1.5.6 arrastra 56 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
ecdsa0.19.2indirectaalta2—

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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con opendatalab/labelU. Leer en paralelo →

100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsExcepcional100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityExcepcional100reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍Excepcional100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonExcepcional100psf/blackThe uncompromising Python code formatterExcepcional100uxlfoundation/oneDNNoneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)Excepcional

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.