Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-19 10:50 UTC

tks18 / personal-finance-etl

Local-first financial data engineering and quantitative decision-support platform for reconciled personal finance, investment analytics, tax evidence, FIRE simulation, and BI.

PythonGPL-3.0★ 2 estrellas⑂ 0 forksdesde jul 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaAplicación de escritoriocómo se determina
#investment-analysis#personal-finance#polars#analytics-engineering#data-engineering#duckdb#etl#financial-analytics#fire#power-bi#python#sqlite3#data-lineage#etl-pipeline#fifo#local-first#monte-carlo-simulation#portfolio-analytics#quantitative-finance#tax-analytics

tks18/personal-finance-etl tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (83/100) y la más baja, Community & Adoption (47/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

78
global / 100
Bueno

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.

78
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 67 se calibra a 78 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Sudharshan TKCuenta personal
130 seguidores88 repositorios públicosdesde ago 2019Fractal.AI

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
PyPIpersonal-finance-etl9.2.6268957hace 0 díasanalytics-engineeringdata-engineeringdata-lineageduckdbetlfifofinancial-analyticsfinancial-data-engineeringfireinvestment-analyticslocal-firstmonte-carlopersonal-financepolarsportfolio-analyticspower-biquantitative-financereconciliationsqlitetax-analytics

Métricas por categoría

Vitalidad

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

83Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

72Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
8.3/36Cadencia de commits — 12/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 1884 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_year1884
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~0,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tag9.2.6
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,4
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?

47Débil · 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

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (GPL-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_badges8
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesapp.codacy.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

57Moderado
Cómo se puntúa
45.7/80Descargas mensuales — 2689 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespersonal-finance-etl
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2689
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?

60Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

20En riesgo
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
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Capacidad de respuesta a issues y PR

74Bueno
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — sin issues o sin datos
30/30Aceptación de PR — 16/16 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 16/16 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/6 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs16
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d16
prs_decided_7d16
prs_merged_30d16
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d16
first_time_prs_decided_30d16
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

63Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
15.2/25Alcance del propietario — 130 seguidores de tks18
25/25Trayectoria — 88 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers130
owner_typeUser
is_verified—
owner_logintks18
public_repos88
account_age_days2612
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 — 57 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespersonal-finance-etl
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

83Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

72Bueno
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8, .pylintrc, ruff.toml
0/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pypi.org/project/personal-finance-etl/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 20 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsinvestment-analysis, personal-finance, polars, analytics-engineering, data-engineering, duckdb, etl, financial-analytics, fire, power-bi, python, sqlite3, data-lineage, etl-pipeline, fifo, local-first, monte-carlo-simulation, portfolio-analytics, quantitative-finance, tax-analytics
has_wikisí
homepagehttps://pypi.org/project/personal-finance-etl/
docs_sitehttps://pypi.org/project/personal-finance-etl/
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?

59Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

49Débil
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
0.2/2.5CI-Tests — 1 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/6 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
0/7.5Dependency-Update-Tool — no 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
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — sin datos
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Pinned-Dependencies, 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
advisories6
affected_packages1
assessed_packages95
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 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 95 dependencias resueltas con OSV. 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.

57Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
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 — 100 de 100 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—

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 — .flake8, .pylintrc, ruff.toml
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini, pyrightconfig.json
10/10Entorno reproducible — lockfile
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
lockfilesuv.lock, yarn.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini, pyrightconfig.json
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, pyrightconfig.json)
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 1/181 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes5.575.485
source_files_sampled181
oversized_source_files1

Datos clave

2estrellas de GitHub
1contribuidores
1884commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'personal-finance-etl' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:personal-finance-etl@9.2.6; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9agregado

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 · 2026-10-19 10:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
1CI-Tests1 out of 6 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/6 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
n/dPackagingpackaging workflow not detected
n/dPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 20
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIcustomtkinter>=6.0.0pyproject.toml
PyPIduckdb>=1.5.5pyproject.toml
PyPIfastexcel>=0.20.2pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.7pyproject.toml
PyPInumba>=0.66.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.3.0pyproject.toml
PyPIpolars>=1.42.1pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.2.2pyproject.toml
PyPIpyarrow>=25.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13.4pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.9.0.post0pyproject.toml
PyPIpyxirr>=0.10.8pyproject.toml
PyPIpywebview>=5.3.2pyproject.toml
PyPIrich>=15.0.0pyproject.toml
PyPItkcalendar>=1.6.1pyproject.toml
PyPItypes-psutil>=7.2.2.20260518pyproject.toml
PyPItypes-python-dateutil>=2.9.0.20260716pyproject.toml
PyPIyfinance>=1.5.1pyproject.toml
PyPIuuid>=1.30pyproject.toml
PyPIfilelock>=4.0.3pyproject.toml
Todas las dependencias 95

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 20 paquetes directos y 75 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcustomtkinter6.0.0directa
PyPIduckdb1.5.5directa
PyPIfastexcel0.20.2directa
PyPIfilelock4.0.3directa
PyPImarkdown3.10.3directa
PyPInumba0.66.0directa
PyPIpillow12.3.0directa
PyPIpolars1.42.1directa
PyPIpsutil7.2.2directa
PyPIpyarrow25.0.0directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0directa
PyPIpywebview6.2.1directa
PyPIpyxirr0.10.8directa
PyPIrich15.0.0directa
PyPItkcalendar1.6.1directa
PyPItypes-psutil7.2.2.20260518directa
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260716directa
PyPIuuid1.30directa
PyPIyfinance1.5.1directa
PyPIaltgraph0.17.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIastroid4.3.4indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbottle0.13.4indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclr-loader0.3.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcurl-cffi0.15.0indirecta
PyPIdarkdetect0.8.0indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIiniconfig2.3.1indirecta
PyPIisort9.0.2indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPIllvmlite0.48.0indirecta
PyPImacholib1.16.4indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImultitasking0.0.13indirecta
PyPImypy2.3.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIpastel0.2.1indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpeewee4.2.6indirecta
PyPIpefile2024.8.26indirecta
PyPIpersonal-finance-etl9.2.6indirecta
PyPIplatformdirs4.10.1indirecta
PyPIpluggy1.7.0indirecta
PyPIpoethepoet0.48.0indirecta
PyPIpolars-runtime-321.42.1indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIproxy-tools0.1.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyinstaller6.21.0indirecta
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.6indirecta
PyPIpylint4.1.3indirecta
PyPIpyobjc-core12.2.2indirecta
PyPIpyobjc-framework-cocoa12.2.2indirecta
PyPIpyobjc-framework-quartz12.2.2indirecta
PyPIpyobjc-framework-security12.2.2indirecta
PyPIpyobjc-framework-uniformtypeidentifiers12.2.2indirecta
PyPIpyobjc-framework-webkit12.2.2indirecta
PyPIpyright1.1.414indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpythonnet3.1.0indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIqtpy2.4.3indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIruff0.15.22indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9indirecta
PyPItkreload1.0.4indirecta
PyPItomlkit0.15.2indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvulture2.16indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwebsockets16.1.1indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 95 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
urllib32.7.0indirectaalta62.8.0

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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con tks18/personal-finance-etl. Leer en paralelo →

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsExcepcional98dagster-io/dagsterAn orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.Excepcional98Eventual-Inc/DaftHigh-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scaleExcepcional100risingwavelabs/risingwaveEvent streaming platform for agentic AI. Continuously ingest, transform, and serve event streams in real time, at scale.Excepcional100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Excepcional99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformExcepcional

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.