Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 07:16 UTC

rnag / dataclass-wizard

Simple, elegant, wizarding tools for interacting with Python's dataclasses.

PythonLicencia propia★ 250 estrellas⑂ 36 forksdesde ago 2021Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

rnag/dataclass-wizard tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (100/100) y la más baja, AI Readiness (50/100). Se actualizó por última vez hace 15 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

80
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 68 se calibra a 80 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Ritvik NagCuenta personal
31 seguidores68 repositorios públicosdesde sept 2015

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
PyPIdataclass-wizard1.0.02.512.50685hace 76 díasdataclasseswizardjsonserializationdeserializationdataclass-serializationtype-hintsperformancealiaspythonenvdotenvlightweight

Métricas por categoría

Vitalidad

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

65Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 15 días
3.5/36Cadencia de commits — 5/52 semanas con commits
16/18Volumen de commits — 59 commits en el último año
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
commits_last_year59
human_commit_share1
days_since_last_push15
active_weeks_last_year5
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 85 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 76 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~21,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count85
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagssí
days_since_latest_release76
mean_days_between_releases21,8
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?

71Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
38.9/60Estrellas — 250 estrellas
12.9/25Forks — 36 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks36
stars250
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
7.2/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingsí
has_issue_templatesí
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 2.512.506 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdataclass-wizard
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.512.506
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?

58Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
7.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 68% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 17 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,68
Cómo se puntúa
25.8/42Resolución de issues — 62% de issues cerradas
19/30Aceptación de PR — 95/150 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs95
open_issues35
closed_issues56
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,615
closed_unmerged_prs55
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
10.8/25Alcance del propietario — 31 seguidores de rnag
25/25Trayectoria — 68 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers31
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrnag
public_repos68
account_age_days4026
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 76 días
20/20Historial de versiones — 85 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdataclass-wizard
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish76

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

100Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.flake8])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://dcw.ritviknag.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 11 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdataclasses-json, dataclass, dataclasses, deserialization, python3, json-api, for-humans, python, json, serialization, python-dataclasses
has_wikisí
homepagehttps://dcw.ritviknag.com
docs_sitehttps://dcw.ritviknag.com
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?

52Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories4
affected_packages2
assessed_packages19
unassessed_packages12
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 19 dependencias resueltas con OSV. 12 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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 agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
19.2/40Historial de commits legible — 36 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,36
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 — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.flake8])
11/11Verificación estática de tipos — dataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
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
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsdataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (dataclass_wizard/py.typed, dataclass_wizard/v0/py.typed)
53.5/55Tamaños de archivo manejables — 4/148 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes97.691
source_files_sampled148
oversized_source_files4

Datos clave

250estrellas de GitHub
17contribuidores
59commits en los últimos 12 meses
15días desde el último push
85versiones publicadas
1factor bus
35issues 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 ★ / 36 ⇿
0Estrellas
36Forks
40Versiones

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.

01325383522022-072024-082026-09
Mayor 1Menor 17Parche 22

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0agregado

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 · 2026-09-17 07:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
10Packagingpackaging workflow 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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 1
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItyping-extensions>=4.13.0pyproject.toml
Todas las dependencias 31

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 1 paquetes directos y 30 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPItyping-extensions—directa
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbump-my-version1.2.5indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIdacite1.9.2indirecta
PyPIdataclass-factory2.16indirecta
PyPIdataclasses-json0.6.7indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIjsons1.6.3indirecta
PyPImashumaro3.17indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPIpip—indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpytest8.3.4indirecta
PyPIpytest-cov6.0.0indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIpytimeparse1.1.8indirecta
PyPIpyyaml—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.5.0indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-issues5.0.0indirecta
PyPItomli—indirecta
PyPItomli-w—indirecta
PyPItox4.23.2indirecta
PyPItwine6.0.1indirecta
PyPItzdata—indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwheel0.45.1indirecta
Avisos de dependencias 2

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 19 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 12 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
wheel0.45.1indirectaalta20.46.2
pytest8.3.4indirectamoderada29.0.3

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.