Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 00:51 UTC

pymc-devs / pymc

Bayesian Modeling and Probabilistic Programming in Python

PythonLicencia propia★ 9727 estrellas⑂ 2280 forksdesde may 2009Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

pymc-devs/pymc tiene un índice de salud de 34 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Vitality (98/100) y la más baja, Security (47/100). Se actualizó por última vez hace 3 días. 6 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

34
global / 100
En riesgo

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.

34
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 85 se calibra a 97 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02). La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 50% a la salud global ponderada y le da un límite «En riesgo» de 34.

Titularidad

PyMCOrganización
624 seguidores44 repositorios públicosdesde may 2009

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
PyPIpymc6.3.11.861.158104hace 11 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

98Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 3 días
31.8/36Cadencia de commits46/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits271 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year271
human_commit_share0,98
days_since_last_push3
active_weeks_last_year46
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 11 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~17,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv6.3.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases17,7
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?

94Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas9727 estrellas
25/25Forks2280 forks
13/15Observadores216 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2280
stars9727
watchers216
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
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges0
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales1.861.158 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespymc
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.861.158
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?

87Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
48.6/54Factor busla mitad de los commits recae en 6 contribuyente(s)
19.2/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 15% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 70 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor6
contributors_sampled98
top_contributor_share0,146
Cómo se puntúa
38.3/42Resolución de issues91% de issues cerradas
24.5/30Aceptación de PR3676/4501 PR decididos fusionados
6.5/13Newcomer PR acceptance3/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewall changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs3676
open_issues306
closed_issues3227
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d12
prs_decided_30d15
issue_closed_ratio0,913
closed_unmerged_prs825
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d6
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificado
20.1/25Alcance del propietario624 seguidores de pymc-devs
24/25Trayectoria44 repos públicos, cuenta de ~17 años
Datos de entrada utilizados
followers624
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginpymc-devs
public_repos44
account_age_days6323
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 11 días
20/20Historial de versiones104 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespymc
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish11

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
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 proyectohttps://www.pymc.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics7 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, statistical-analysis, bayesian-inference, mcmc, variational-inference, probabilistic-programming, pytensor
has_wiki
homepagehttps://www.pymc.io
docs_sitehttps://www.pymc.io
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?

47Débil · 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
7.5/7.5Code-Reviewall changesets reviewed
2.5/2.5Contributorsproject has 70 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 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
4/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5SASTSAST tool is run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
3/7.5Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate8
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier50
security_posture_after_multiplier40
security_posture_before_jurisdiction80
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado. La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 50% y da a la postura de seguridad un límite «En riesgo» de 34.
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_packages26
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:pymc@6.3.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 26 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.

60Moderado · 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)
21.2/40Historial de commits legible39 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,398
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibleDockerfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado2 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,02
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
52.9/55Tamaños de archivo manejables10/259 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes128.630
source_files_sampled259
oversized_source_files10
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

9727estrellas de GitHub
98contribuidores
271commits en los últimos 12 meses
3días desde el último push
100versiones publicadas
6factor bus
306issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-20: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 9727 stars today.

Más detalle

Historial de estrellas y forks 9679 ★ / 2280 ⇿
9679Estrellas
2280Forks
96Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

El historial de estrellas se muestra tal como se recogió el 2026-07-20. GitHub restringió la API de stargazers a los administradores del repositorio en julio de 2026, por lo que esta serie ya no puede ampliarse; el total de estrellas indicado arriba sigue actualizándose.

0200040006000800010.00096792280242021-072024-022026-08
Mayor 3Menor 35Parche 52

Cada punto abarca 5 días.

OpenSSF Scorecard 8.0 / 10
8.0agregado

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 · 2026-08-28 00:50 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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 70 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 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 34

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 34 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIarvizindirecta
PyPIcachetoolsindirecta
PyPIcloudpickleindirecta
PyPIipythonindirecta
PyPIjupyter-sphinxindirecta
PyPImcbackendindirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImyst-nbindirecta
PyPInetcdf4indirecta
PyPInumdifftoolsindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPInumpydocindirecta
PyPInutpieindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpolyagammaindirecta
PyPIpre-commitindirecta
PyPIpymc-sphinx-themeindirecta
PyPIpytensorindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIrichindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-copybuttonindirecta
PyPIsphinx-designindirecta
PyPIsphinx-notfound-pageindirecta
PyPIsphinx-remove-toctreesindirecta
PyPIsphinxext-rediraffeindirecta
PyPIthreadpoolctlindirecta
PyPItypes-cachetoolsindirecta
PyPItyping-extensionsindirecta
PyPIversioneer0.29indirecta
PyPIwatermarkindirecta
PyPIzarrindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pymc@6.3.1 arrastra 26 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 agregadasPyPI.