Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-15 23:50 UTC

sktime / skbase

Base classes for creating scikit-learn-like parametric objects, and tools for working with them.

PythonBSD-3-Clause★ 41 estrellas⑂ 53 forksdesde may 2022Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

sktime/skbase tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Community & Adoption (49/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

90
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.

90
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 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

sktimeOrganización
351 seguidores51 repositorios públicosdesde oct 2019

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIscikit-base1.1.1-45hace 21 díasdata-sciencemachine-learningscikit-learn

Métricas por categoría

Vitalidad

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

92Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 1 días
22.8/36Cadencia de commits — 33/52 semanas con commits
17.8/18Volumen de commits — 96 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 21 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year96
human_commit_share0,52
days_since_last_push1
active_weeks_last_year33
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 48 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 21 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~41,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count48
latest_release_tagv1.1.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release21
mean_days_between_releases41,4
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?

49Débil · 17% del índice global
Cómo se puntúa
26/60Estrellas — 41 estrellas
14.3/25Forks — 53 forks
1.7/15Observadores — 3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks53
stars41
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (BSD-3-Clause)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges10
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, 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?

71Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 57% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 27 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,569
Cómo se puntúa
34.6/42Resolución de issues — 82% de issues cerradas
28.1/30Aceptación de PR — 426/455 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs426
open_issues21
closed_issues98
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,824
closed_unmerged_prs29
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
18.3/25Alcance del propietario — 351 seguidores de sktime
24.5/25Trayectoria — 51 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers351
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginsktime
public_repos51
account_age_days2532
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 21 días
20/20Historial de versiones — 45 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesscikit-base
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish21

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
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://github.com/sktime/skbase
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsframework, python, scikit-learn-api, sktime, skbase
has_wikisí
homepage—
docs_sitehttps://github.com/sktime/skbase
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?

73Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
3/7.5Code-Review — Found 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 21 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

51Moderado · 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)
40/40Historial de commits legible — 52 de 52 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 30 de los últimos 100 commits son 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_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,3
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.2/55Tamaños de archivo manejables — 1/72 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes72.525
source_files_sampled72
oversized_source_files1

Datos clave

41estrellas de GitHub
27contribuidores
96commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
48versiones publicadas
1factor bus
21issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'scikit-base' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 53 ⇿
0Estrellas
53Forks
48Versiones

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.

01020304050605232022-052024-072026-08
Mayor 1Menor 14Parche 33

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3agregado

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 · 2026-09-15 23:49 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
4Code-ReviewFound 6/15 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained21 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 7

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 7 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInbsphinx—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx-design—indirecta
PyPIsphinx-gallery—indirecta
PyPIsphinx-issues—indirecta
Avisos de dependencias sin evaluar

El cotejo de avisos no pudo ejecutarse para este informe: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

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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.