Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.17.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 03:18 UTC

pypa / abi3audit

Scans Python packages for abi3 violations and inconsistencies

PythonMIT★ 123 estrellas⑂ 16 forksdesde sept 2022Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

pypa/abi3audit tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (82/100) y la más baja, AI Readiness (43/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran 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

2374 seguidores59 repositorios públicosdesde mar 2011

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
PyPIabi3audit0.0.26333.09725hace 178 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

81Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
20.8/36Cadencia de commits30/52 semanas con commits
16.5/18Volumen de commits67 commits en el último año
8/10OpenSSF Scorecard: Maintained9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
commits_last_year67
human_commit_share
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones26 versiones publicadas
27/36Recencia de las versionesúltima versión hace 178 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~53,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count26
latest_release_tagv0.0.26
releases_from_tagsno
days_since_latest_release178
mean_days_between_releases53,3
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?

66Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
33.8/60Estrellas123 estrellas
9.8/25Forks16 forks
6/15Observadores13 observadores
Datos de entrada utilizados
forks16
stars123
watchers13
growth_stateorganic
growth_factor_pct100
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (MIT)
0/18Guía 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_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
73.6/80Descargas mensuales333.097 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesabi3audit
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads333.097
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?

82Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.9/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 47% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes10 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 25 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled10
top_contributor_share0,471
Cómo se puntúa
33.3/42Resolución de issues79% de issues cerradas
28.7/30Aceptación de PR173/181 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
merged_prs173
open_issues7
closed_issues27
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,794
closed_unmerged_prs8
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
24.3/25Alcance del propietario2374 seguidores de pypa
24.9/25Trayectoria59 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers2374
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginpypa
public_repos59
account_age_days5619
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 178 días
20/20Historial de versiones25 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesabi3audit
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish178

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

71Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://pypi.org/project/abi3audit
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicscpython-api, cpython-extensions, cpython-internals, python
has_wiki
homepagehttps://pypi.org/project/abi3audit
docs_sitehttps://pypi.org/project/abi3audit
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

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

77Bueno · 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-Tests30 out of 30 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
2.2/7.5Code-ReviewFound 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributorsproject has 25 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
6/7.5Maintained9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
0/5Packagingsin datos
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
2.2/7.5Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, 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_packages20
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:abi3audit@0.0.26 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 20 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.

43Débil · 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)
0/40Historial de commits legiblesin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproduciblelockfile
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
5/8Mantenimiento automatizadoautomatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
51.6/55Tamaños de archivo manejables1/16 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes89.948
source_files_sampled16
oversized_source_files1

Datos clave

123estrellas de GitHub
10contribuidores
67commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
26versiones publicadas
2factor bus
7issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

Historial de estrellas y forks 123 ★ / 0 ⇿
123Estrellas

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.

0255075100125123182022-102024-082026-07

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1agregado

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 · 2026-07-21 03:18 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
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 1/3 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 25 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
8Maintained9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
n/dPackagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIabi3info>= 2024.06.19pyproject.toml
PyPIkaitaistruct~= 0.10pyproject.toml
PyPIpackaging>= 21.3pyproject.toml
PyPIpefile>= 2022.5.30pyproject.toml
PyPIpyelftools>= 0.29pyproject.toml
PyPIrequests>= 2.32.5pyproject.toml
PyPIrequests-cache>= 0.9.6pyproject.toml
PyPIrich>= 12.5.1pyproject.toml
Todas las dependencias 39

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 31 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIabi3info2025.11.29directa
PyPIkaitaistruct0.11directa
PyPIpackaging26.0directa
PyPIpefile2024.8.26directa
PyPIpyelftools0.32directa
PyPIrequests2.32.5directa
PyPIrequests-cache1.2.1directa
PyPIrich14.2.0directa
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIcattrs25.3.0indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.13.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterrogate1.7.0indirecta
PyPIlibrt0.7.8indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPIpathspec1.0.3indirecta
PyPIplatformdirs4.5.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpretend1.0.9indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIruff0.14.14indirecta
PyPItabulate0.9.0indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItypes-requests2.32.4.20260107indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurl-normalize2.2.1indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:abi3audit@0.0.26 arrastra 20 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 v0.17.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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