Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-20 05:07 UTC

slhck / ffmpeg-quality-metrics

Calculate quality metrics with FFmpeg (SSIM, PSNR, VMAF, VIF)

PythonMIT★ 559 estrellas⑂ 66 forksdesde mar 2019Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

slhck/ffmpeg-quality-metrics tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (88/100) y la más baja, AI Readiness (58/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

83
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.

83
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 70 se calibra a 83 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Werner RobitzaCuenta personal
339 seguidores186 repositorios públicosdesde ene 2011@aveq-research

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 publicación
PyPIffmpeg-quality-metrics3.12.2318074hace 2 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

78Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 2 días
9.7/36Cadencia de commits — 14/52 semanas con commits
15.5/18Volumen de commits — 52 commits en el último año
9/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
commits_last_year52
human_commit_share0,93
days_since_last_push2
active_weeks_last_year14
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 12 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~36,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count12
latest_release_tagv3.12.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases36,7

Comunidad y Adopción

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

65Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
44.6/60Estrellas — 559 estrellas
15.1/25Forks — 66 forks
5.8/15Observadores — 12 observadores
Datos de entrada utilizados
forks66
stars559
watchers12
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_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
46.7/80Descargas mensuales — 3180 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesffmpeg-quality-metrics
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3180
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?

62Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
1.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 95% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 10 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,946
Cómo se puntúa
41.2/42Resolución de issues — 98% de issues cerradas
20.8/30Aceptación de PR — 25/36 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/24 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs25
open_issues1
closed_issues49
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,98
closed_unmerged_prs11
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
18.2/25Alcance del propietario — 339 seguidores de slhck
25/25Trayectoria — 186 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers339
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginslhck
public_repos186
account_age_days5716
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 2 días
20/20Historial de versiones — 74 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesffmpeg-quality-metrics
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish2

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

88Excelente · 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
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 2 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsffmpeg, video
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?

58Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2/2.5CI-Tests — 5 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/24 approved changesets -- score normalized to 0
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
6.8/7.5Maintained — 11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate4,7
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:ffmpeg-quality-metrics@3.12.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 2 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.

58Moderado · 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)
29.8/40Historial de commits legible — 52 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,559
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/ffmpeg_quality_metrics/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 8 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 6 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/ffmpeg_quality_metrics/py.typed
agent_commit_share0,08
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/ffmpeg_quality_metrics/py.typed)
50/55Tamaños de archivo manejables — 1/11 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes200.677
source_files_sampled11
oversized_source_files1

Datos clave

559estrellas de GitHub
10contribuidores
52commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
12versiones publicadas
1factor bus
1issues 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 ★ / 66 ⇿
0Estrellas
66Forks
11Versiones

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.

01325385063756622019-052023-012026-09
Mayor 0Menor 5Parche 6

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7agregado

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 · 2026-09-20 05:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests5 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/24 approved changesets -- score normalized to 0
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
9Maintained11 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIffmpeg-progress-yield>=1.0.1pyproject.toml
Todas las dependencias 44

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 42 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIffmpeg-progress-yield1.0.2directa
PyPItqdm4.67.1directa
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIcertifi2025.10.5indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdash3.2.0indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIffmpeg-quality-metrics3.12.2indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIidentify2.6.13indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPImarkupsafe3.0.2indirecta
PyPInarwhals2.8.0indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInodeenv1.9.1indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpdoc15.0.4indirecta
PyPIplatformdirs4.4.0indirecta
PyPIplotly6.3.1indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.2indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIretrying1.4.2indirecta
PyPIruff0.12.11indirecta
PyPIsetuptools80.9.0indirecta
PyPItomli2.2.1indirecta
PyPIty0.0.24indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvirtualenv20.36.1indirecta
PyPIwerkzeug3.1.6indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:ffmpeg-quality-metrics@3.12.2 arrastra 2 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

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

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.