Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-13 03:38 UTC

seruva19 / ayase

Modular media quality metrics toolkit.

PythonMIT★ 2 estrellas⑂ 0 forksdesde mar 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaInterfaz de terminalcómo se determina

seruva19/ayase tiene un índice de salud de 9 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Crítico. Su puntuación más alta es Engineering Quality (85/100) y la más baja, Security (1/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

9
global / 100
Crítico

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.

9
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 46 se calibra a 44 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02). La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 20% a la salud global ponderada y le da un límite «En riesgo» de 34.

Titularidad

seruva19Cuenta personal
31 seguidores11 repositorios públicosdesde mar 2017

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
PyPIayase0.1.7681874hace 5 díasaicomputer-visiondatasetimagemetricsmlquality-assessmentvideovqa

Métricas por categoría

Vitalidad

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

45Débil · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

75Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 5 días
13.8/36Cadencia de commits — 20/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 228 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year228
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year20

Disciplina de publicación

1Crítico
Cómo se puntúa
0/27Publica versiones — sin versiones publicadas
0/36Recencia de las versiones — sin versiones
0/27Cadencia de publicación — sin versiones
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count0

Comunidad y Adopción

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

37Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

1Crítico
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 2 estrellas
0/25Forks — 0 forks
0/15Observadores — 0 observadores
Datos de entrada utilizados
forks0
stars2
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
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_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

48Débil
Cómo se puntúa
38.8/80Descargas mensuales — 818 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesayase
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads818
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?

48Débil · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

12Crítico
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
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Propiedad y custodia

51Moderado
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 seruva19
19.9/25Trayectoria — 11 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers31
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginseruva19
public_repos11
account_age_days3452
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 5 días
20/20Historial de versiones — 74 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesayase
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish5

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
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

Documentación

75Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepage—
docs_site—
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?

1Crítico · 16% del índice global

Postura de seguridad

1Crítico
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—
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configno
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier20
security_posture_after_multiplier1
security_posture_before_jurisdiction1
La Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo aplica un multiplicador del 20% y da a la postura de seguridad un límite «En riesgo» de 34.

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.

75Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

78Bueno
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
33.1/40Historial de commits legible — 62 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,62
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes27.045

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

60Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
11/11Verificación estática de tipos — src/ayase/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
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 — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/ayase/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/ayase/py.typed)
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 4/870 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes101.418
source_files_sampled870
oversized_source_files4

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 — examples, sample
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, sample
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

2estrellas de GitHub
1contribuidores
228commits en los últimos 12 meses
5días desde el último push
0versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/13 03:37:53 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Más detalle

Dependencias directas 81
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItyper>=0.12.0,<1.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.7.0,<15.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.5.0,<3.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.1.0,<3.0pyproject.toml
PyPIopencv-python>=4.9.0,<5.0pyproject.toml
PyPIpillow>=10.2.0,<13.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.0,<3.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.66.0,<5.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=15.0.0,<23.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.0,<3.0pyproject.toml
PyPIimageio>=2.33.0,<3.0pyproject.toml
PyPIimageio-ffmpeg>=0.4.9,<1.0pyproject.toml
PyPItextual>=0.52.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.1.0,<2.11pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.16.0,<0.26pyproject.toml
PyPItorchaudio>=2.1.0,<2.11pyproject.toml
PyPItransformers>=4.45.0,<5.0pyproject.toml
PyPIqwen-vl-utils>=0.0.8pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.20.0,<2.0pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.4.0pyproject.toml
PyPItimm>=0.9.12pyproject.toml
PyPIeinops>=0.8.1pyproject.toml
PyPIeinops-exts>=0.0.4,<0.1pyproject.toml
PyPIgeomloss>=0.2.6,<1.0pyproject.toml
PyPIpeft>=0.2.0,<1.0pyproject.toml
PyPIftfy>=6.0pyproject.toml
PyPIregex>=2024.0.0pyproject.toml
PyPIiopath>=0.1.10,<0.2pyproject.toml
PyPIpytorchvideo>=0.1.5,<0.2pyproject.toml
PyPIlpips>=0.1.4pyproject.toml
PyPIopen-clip-torch>=2.24.0pyproject.toml
PyPIpyiqa>=0.1.13,<1.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11.0pyproject.toml
PyPIscikit-image>=0.19.0pyproject.toml
PyPIscikit-video>=1.1.11pyproject.toml
PyPIdecord>=0.6.0pyproject.toml
PyPIvebench==1.0.0pyproject.toml
PyPIv-stream>=0.1.2pyproject.toml
PyPIprdc>=0.2pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.3.0pyproject.toml
PyPInumba>=0.58.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
PyPIcolour-science>=0.4.0pyproject.toml
PyPIPyWavelets>=1.3.0pyproject.toml
PyPIpyrtools>=1.0.9pyproject.toml
PyPIcvvdp>=0.5.6,<0.6pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIscenedetect>=0.6.5,<1.0pyproject.toml
PyPIomegaconf>=2.3.0pyproject.toml
PyPInltk>=3.8.0pyproject.toml
PyPIaccelerate>=0.25.0pyproject.toml
PyPIdiffusers>=0.25.0pyproject.toml
PyPIpaddlepaddle>=3.0pyproject.toml
PyPIpaddleocr>=3.0pyproject.toml
PyPIpython-Levenshtein>=0.21.0pyproject.toml
PyPIfaster-whisper>=1.2.0,<2.0pyproject.toml
PyPImsclap>=1.3.4,<2.0pyproject.toml
PyPIaudiobox_aesthetics>=0.0.4,<0.1.0pyproject.toml
PyPImediapipe>=0.10.0,<1.0pyproject.toml
PyPIrtmlib>=0.0.13pyproject.toml
PyPIinsightface>=0.7.0pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.14.0pyproject.toml
PyPIultralytics>=8.0.0,<9.0pyproject.toml
PyPIinvisible-watermark>=0.2.0pyproject.toml
PyPIlibrosa>=0.10.1,<0.11pyproject.toml
PyPImuq>=0.1.0pyproject.toml
PyPImoviepy>=1.0.3,<2.0pyproject.toml
PyPIpyloudnorm>=0.1.1,<1.0pyproject.toml
PyPIpython_speech_features>=0.6,<1.0pyproject.toml
PyPIsoundfile>=0.12.0pyproject.toml
PyPIsilero-vad>=6.0.0,<7.0pyproject.toml
PyPItorchmetrics>=1.0.0pyproject.toml
PyPItransnetv2-pytorch>=1.0.0pyproject.toml
PyPIumap-learn>=0.5.0pyproject.toml
PyPIwget>=3.2,<4.0pyproject.toml
PyPIsetuptools>=69,<70pyproject.toml
PyPItomli>=2.0.1,<3.0pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0.0,<2.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias no recopilado

No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con seruva19/ayase. Leer en paralelo →

96roboflow/supervisionWe write your reusable computer vision tools. 💜Excepcional99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingExcepcional97roboflow/rf-detrRF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026] Excepcional100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityExcepcional99mlflow/mlflowThe open source AI engineering platform for agents, LLMs, and ML models. MLflow enables teams of all sizes to debug, evaluate, monitor, and optimize production-quality AI applications while controlling costs and managing access to models and data.Excepcional99pydantic/logfireAI observability platform for production LLM and agent systems.Excepcional

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.