Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 05:44 UTC

turbopuffer / turbopuffer-python

Official Python API client library for turbopuffer

PythonMIT★ 168 estrellas⑂ 11 forksdesde dic 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

turbopuffer/turbopuffer-python tiene un índice de salud de 92 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (95/100) y la más baja, Security (65/100). Se actualizó por última vez hace 5 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

92
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.

92
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 78 se calibra a 92 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

turbopufferOrganización · dominio verificado
280 seguidores23 repositorios públicosdesde nov 2023

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIturbopuffer2.9.04.893.140138hace 25 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

95Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

92Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 5 días
28.4/36Cadencia de commits — 41/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 237 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year237
human_commit_share0,24
days_since_last_push5
active_weeks_last_year41

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 98 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 25 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~9,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count98
latest_release_tagv2.9.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release25
mean_days_between_releases9,4
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?

68Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

46Débil
Cómo se puntúa
36.1/60Estrellas — 168 estrellas
8.3/25Forks — 11 forks
1.7/15Observadores — 3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks11
stars168
watchers3
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_badges1
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 4.893.140 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesturbopuffer
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.893.140
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?

83Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

64Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 30% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 14 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,302

Capacidad de respuesta a issues y PR

94Excepcional
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
25.7/30Aceptación de PR — 219/256 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs219
open_issues0
closed_issues3
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs37
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance, OpenSSF Scorecard: Code-Review. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

83Excelente
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
17.6/25Alcance del propietario — 280 seguidores de turbopuffer
15.7/25Trayectoria — 23 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers280
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginturbopuffer
public_repos23
account_age_days1035

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 25 días
20/20Historial de versiones — 138 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesturbopuffer
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish25

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

72Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

84Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 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_configno

Documentación

55Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://turbopuffer.com
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepagehttps://turbopuffer.com
docs_sitehttps://turbopuffer.com
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

65Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

56Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 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
0/7.5Code-Review — sin datos
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
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 — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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
0/7.5Vulnerabilities — 30 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Code-Review, Packaging, 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
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_packages23
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:turbopuffer@2.9.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 23 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.

71Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://turbopuffer.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 18 de 24 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://turbopuffer.com/llms.txt
legible_history_share0,75
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

68Bueno
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/turbopuffer/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile
6/10Práctica demostrada con agentes — 3 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock, uv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/turbopuffer/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/turbopuffer/py.typed)
53.9/55Tamaños de archivo manejables — 3/151 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes82.391
source_files_sampled151
oversized_source_files3

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
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

168estrellas de GitHub
14contribuidores
237commits en los últimos 12 meses
5días desde el último push
98versiones publicadas
2factor bus
0issues 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 ★ / 11 ⇿
0Estrellas
11Forks
92Versiones

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.

0246810121112024-012025-042026-07
Mayor 2Menor 28Parche 36

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6agregado

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 · 2026-09-16 05:44 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
n/dCode-ReviewFound no human activity in the last 9 changesets
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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
0Vulnerabilities30 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIhttpx>=0.23.0, <1pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.10.11, <4pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.9.0, <3pyproject.toml
PyPIpybase64>=1.4.1, <2pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.13, <5pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.14, <5pyproject.toml
PyPIanyio>=3.5.0, <5pyproject.toml
PyPIdistro>=1.7.0, <2pyproject.toml
PyPIsniffio—pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.15, <4pyproject.toml
Todas las dependencias 72

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 14 paquetes directos y 58 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaiohttp3.13.3directa
PyPIanyio4.12.1directa
PyPIanyio4.5.2directa
PyPIdistro1.9.0directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIorjson3.11.5directa
PyPIorjson3.11.7directa
PyPIpybase641.4.3directa
PyPIpydantic1.10.26directa
PyPIpydantic2.10.6directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIsniffio1.3.1directa
PyPItyping-extensions4.13.2directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIcertifi2025.4.26indirecta
PyPIcertifi2026.1.4indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIdirty-equals0.11indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx-aiohttp0.1.12indirecta
PyPIidna3.10indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.0indirecta
PyPImypy1.17.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy2.0.2indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.3indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpathspec1.0.3indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIpydantic-core2.27.2indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyright1.1.399indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytest-asyncio1.2.0indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIrespx0.22.0indirecta
PyPIrich14.2.0indirecta
PyPIruff0.14.13indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPItime-machine2.19.0indirecta
PyPItime-machine3.2.0indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPIturbopuffer2.6.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:turbopuffer@2.9.0 arrastra 23 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

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