Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-21 13:03 UTC

rootcoder007 / morie

Multi-domain Open Research and Inferential Estimation

Python · RAGPL-3.0★ 0 estrellas⑂ 0 forksdesde may 2026Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#aipw#ate#causal-inference#criminology#double-machine-learning#hawkes-process#open-data#propensity-score#psychometrics#python-package#scientific-computing#signal-processing#spatial-statistics#survey-statistics#carceral-data#mandela-rules#mrm-framework#observational-inference#sociolegal-data#academic-research

rootcoder007/morie tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (91/100) y la más baja, Community & Adoption (43/100). Se actualizó por última vez hoy. 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

Vansh Singh RuhelaCuenta personal
0 seguidores9 repositorios públicosdesde abr 2026University of Toronto

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
PyPImorie1.3.1-28hace 0 díasmrmmrm-modulescausal-inferenceobservational-inferencecriminologymandela-rulesotisspecial-investigations-unitstructured-intervention-unittoronto-police-servicecrime-severity-indexhawkes-processspatial-statisticssignal-processingpsychometricsdouble-machine-learningmorie

Métricas por categoría

Vitalidad

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

85Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

75Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 1635 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1635
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year16

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 22 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~8,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count22
latest_release_tagv1.3.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases8,2
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?

43Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

1Crítico
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 0 estrellas
0/25Forks — 0 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars0
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (AGPL-3.0)
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_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

44Débil · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

13Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 100% de los commits
1.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 1 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Capacidad de respuesta a issues y PR

56Moderado
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — sin issues o sin datos
25.2/30Aceptación de PR — 78/93 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs78
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs15
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues, Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

23En riesgo
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
0/25Alcance del propietario — 0 seguidores de rootcoder007
8.1/25Trayectoria — 9 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrootcoder007
public_repos9
account_age_days150
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 28 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmorie
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 19 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Los pesos restantes se han renormalizado.

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://rootcoder007.github.io/morie/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsaipw, ate, causal-inference, criminology, double-machine-learning, hawkes-process, open-data, propensity-score, psychometrics, python-package, scientific-computing, signal-processing, spatial-statistics, survey-statistics, carceral-data, mandela-rules, mrm-framework, observational-inference, sociolegal-data, academic-research
has_wikino
homepagehttps://rootcoder007.github.io/morie/
docs_sitehttps://rootcoder007.github.io/morie/
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?

76Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

70Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0/2.5CI-Tests — sin datos
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5SAST — SAST tool detected: CodeQL
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, CI-Tests, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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
advisories0
affected_packages0
assessed_packages54
unassessed_packages22
affected_by_severitynone
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 54 dependencias resueltas con OSV. 22 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.

91Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 87 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,888
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md
agent_instruction_max_bytes9752

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

96Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — kernel-module/Makefile, src/morie/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/morie/fn/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 97 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 2 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_fileskernel-module/Makefile, src/morie/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/morie/fn/py.typed
agent_commit_share0,97
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/morie/fn/py.typed)
54.9/55Tamaños de archivo manejables — 30/16.017 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes2.610.231
source_files_sampled16.017
oversized_source_files30

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — samples
Datos de entrada utilizados
example_dirssamples
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

0estrellas de GitHub
1contribuidores
1635commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
22versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • File tree truncated by GitHub API; file-based signals may be incomplete
  • pypi download statistics for 'morie' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • deps.dev does not index pypi:morie@1.3.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0agregado

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 · 2026-09-21 13:02 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
n/dCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10SASTSAST tool detected: CodeQL
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 4
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27pyproject.toml
PyPIrich>=13.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12pyproject.toml
Todas las dependencias 76

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 68 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbeautifulsoup4—directa
PyPIbeautifulsoup44.15.0directa
PyPIhttpx—directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIopenpyxl—directa
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIrich—directa
PyPIrich15.0.0directa
PyPIalembic1.18.5indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcodecarbon—indirecta
PyPIcolorlog6.12.0indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdoubleml—indirecta
PyPIdoubleml0.11.3indirecta
PyPIenlighten—indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIgoogle-cloud-bigquery—indirecta
PyPIgreenlet3.5.4indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimbalanced-learn—indirecta
PyPIjax—indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPImako1.3.12indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPImatplotlib3.11.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImorie1.1.7indirecta
PyPImypy2.3.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInanobind—indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy2.5.1indirecta
PyPIoptuna4.9.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpatsy1.0.2indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplotly6.9.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpypdf—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIscikit-build-core—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIscikit-learn1.9.0indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIscipy1.18.0indirecta
PyPIseaborn0.13.2indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9.1indirecta
PyPIsoupsieve2.9.2indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.51indirecta
PyPIstatsmodels—indirecta
PyPIstatsmodels0.14.6indirecta
PyPItextual—indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItqdm4.69.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 54 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 22 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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

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Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.