Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-14 02:38 UTC

rmax / databrewer

The missing datasets manager. Like hombrew but for datasets. CLI-tool for search and discover datasets!

Python · MakefileMIT★ 41 estrellas⑂ 4 forksdesde jul 2016Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandoscómo se determina

rmax/databrewer tiene un índice de salud de 29 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Engineering Quality (75/100) y la más baja, Security (13/100). Se actualizó por última vez hace 3395 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

29
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.

29
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 39 se calibra a 34 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

R Max EspinozaCuenta personal
675 seguidores97 repositorios públicosdesde sept 2008Milence

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdatabrewerapunta a otro repositorio; no se puntúa0.1.1203hace 3418 díasdatabrewer

Métricas por categoría

Vitalidad

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

20En riesgo · 21% del índice global
Cómo se puntúa
0/36Recencia de push — último push hace 3395 días
0/36Cadencia de commits — 0/52 semanas con commits
0/18Volumen de commits — 0 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push3395
active_weeks_last_year0
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 2 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
0/36Recencia de las versiones — última versión hace 3418 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~0 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count2
latest_release_tagv0.1.1
releases_from_tagssí
days_since_latest_release3418
mean_days_between_releases0

Comunidad y Adopción

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

49Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
26/60Estrellas — 41 estrellas
4/25Forks — 4 forks
0/15Observadores — 2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks4
stars41
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía 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_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
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?

39Débil · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 96% de los commits
2.7/13.5Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,958
Cómo se puntúa
12/42Resolución de issues — 29% de issues cerradas
15/30Aceptación de PR — 1/2 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs1
open_issues5
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,286
closed_unmerged_prs1
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
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
20.3/25Alcance del propietario — 675 seguidores de rmax
25/25Trayectoria — 97 repos públicos, cuenta de ~17 años
Datos de entrada utilizados
followers675
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrmax
public_repos97
account_age_days6563
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

75Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://databrewer.readthedocs.org/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdatasets, data, discovery, command-line, python
has_wikisí
homepagehttps://databrewer.readthedocs.org/
docs_sitehttps://databrewer.readthedocs.org/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

13Crítico · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, requirements-dev.txt, requirements-install.txt, requirements-setup.txt, requirements-tests.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
Cómo se puntúa
6.4/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 2 afectados: pyyaml 3.13.0 (critical 9.8), click 6.7.0 (high 7.2)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
28.1/40Sin avisos pendientes — 2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 3000 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories5
affected_packages2
assessed_packages17
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages2
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:databrewer@0.1.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 17 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.

38Débil · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
4.3/40Historial de commits legible — 2 de 25 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,08
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 25
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/10 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes9493
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Datos clave

41estrellas de GitHub
2contribuidores
0commits en los últimos 12 meses
3395días desde el último push
2versiones publicadas
1factor bus
5issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'databrewer' points at a different repository (https://github.com/rolando/databrewer); excluded from ecosystem scoring
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 4 ⇿
0Estrellas
4Forks
2Versiones

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.

1223344412016-072017-092018-10
Mayor 0Menor 1Parche 1

Cada punto abarca 3 días.

Todas las dependencias 20

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 20 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIawesome-slugify—indirecta
PyPIbumpversion—indirecta
PyPIcheck-manifest—indirecta
PyPIclick—indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIjsonschema—indirecta
PyPIpip-tools—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpyyaml—indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIsix—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPItoolz—indirecta
PyPItox—indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPItwine—indirecta
PyPIwatchdog—indirecta
PyPIwheel—indirecta
PyPIwhoosh—indirecta
Avisos de dependencias 2

Instalar pypi:databrewer@0.1.1 arrastra 17 paquetes, directos y transitivos: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
pyyaml3.13.0directacrítica45.4
click6.7.0directaalta18.3.3

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 agregadas — PyPI.