Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 16:10 UTC

unit8co / darts

A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.

PythonApache-2.0★ 9521 estrellas⑂ 1044 forksdesde sept 2018Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

unit8co/darts tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (95/100) y la más baja, AI Readiness (63/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
global / 100
Excepcional

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.

96
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 84 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Unit8 SAOrganización · dominio verificado
250 seguidores23 repositorios públicosdesde may 2018

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
PyPIdarts0.47.0303.24057hace 13 díastime-seriesforecasting

Métricas por categoría

Vitalidad

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

93Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
24.9/36Cadencia de commits — 36/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 178 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 13 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year178
human_commit_share0,97
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 64 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 13 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~22,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count64
latest_release_tag0.47.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release13
mean_days_between_releases22,9
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?

88Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 9521 estrellas
25/25Forks — 1044 forks
10.1/15Observadores — 67 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1044
stars9521
watchers67
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía 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_badges8
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, shields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
73.1/80Descargas mensuales — 303.240 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdarts
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads303.240
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?

80Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 30% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 19 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,299
Cómo se puntúa
37.5/42Resolución de issues — 89% de issues cerradas
26.4/30Aceptación de PR — 1181/1344 PR decididos fusionados
4.7/13Newcomer PR acceptance — 4/11 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
merged_prs1181
open_issues194
closed_issues1631
prs_merged_7d5
prs_decided_7d7
prs_merged_30d11
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,894
closed_unmerged_prs163
first_time_authors_30d9
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d11
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
17.3/25Alcance del propietario — 250 seguidores de unit8co
22.1/25Trayectoria — 23 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers250
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginunit8co
public_repos23
account_age_days3037
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 13 días
20/20Historial de versiones — 57 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdarts
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish13

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 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.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://unit8co.github.io/darts/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 7 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, time-series, forecasting, machine-learning, deep-learning, anomaly-detection, data-science
has_wikisí
homepagehttps://unit8co.github.io/darts/
docs_sitehttps://unit8co.github.io/darts/
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?

68Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5CI-Tests — 26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 19 contributing companies or organizations
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 — 30 commit(s) and 13 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
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 — 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_aggregate6,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
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_packages38
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:darts@0.47.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 38 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.

63Moderado · 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 — 90 de 97 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,928
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.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 3 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_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
50.9/55Tamaños de archivo manejables — 23/309 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes260.484
source_files_sampled309
oversized_source_files23
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

9521estrellas de GitHub
99contribuidores
178commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
64versiones publicadas
2factor bus
194issues 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 'darts' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for darts carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1044 ⇿
0Estrellas
1044Forks
60Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001044312020-082023-082026-09
Mayor 0Menor 45Parche 14

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

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 · 2026-09-17 16:09 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
9CI-Tests26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 9/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 19 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 13 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 20
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIholidays>=0.11.1pyproject.toml
PyPIjoblib>=0.16.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.3.0pyproject.toml
PyPInarwhals>=1.25.1pyproject.toml
PyPInfoursid>=1.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpyod>=0.9.5pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.3.2pyproject.toml
PyPIshap>=0.40.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.60.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0.0pyproject.toml
PyPIxarray>=0.17.0pyproject.toml
PyPInumba<0.63pyproject.toml
PyPInumba—pyproject.toml
PyPIllvmlite<0.46pyproject.toml
PyPIllvmlite—pyproject.toml
Todas las dependencias 65

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 18 paquetes directos y 47 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIholidays—directa
PyPIjoblib—directa
PyPIllvmlite—directa
PyPImatplotlib—directa
PyPInarwhals—directa
PyPInfoursid—directa
PyPInumba—directa
PyPInumpy—directa
PyPIpandas—directa
PyPIpyod—directa
PyPIrequests—directa
PyPIscikit-learn—directa
PyPIscipy—directa
PyPIshap—directa
PyPIstatsmodels—directa
PyPItqdm—directa
PyPItyping-extensions—directa
PyPIxarray—directa
PyPIbump-my-version1.3.0indirecta
PyPIcatboost—indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIipykernel7.1.0indirecta
PyPIipython9.7.0indirecta
PyPIipython-genutils0.2.0indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjupyterlab4.6.2indirecta
PyPIlightgbm—indirecta
PyPIlxml-html-clean0.4.5indirecta
PyPImlflow—indirecta
PyPImyst-parser5.0.0indirecta
PyPInbsphinx0.9.7indirecta
PyPIneuralforecast—indirecta
PyPInumpydoc1.9.0indirecta
PyPIonnx—indirecta
PyPIonnxruntime—indirecta
PyPIonnxscript—indirecta
PyPIoptuna—indirecta
PyPIpapermill2.6.0indirecta
PyPIplotly—indirecta
PyPIpolars—indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIprophet—indirecta
PyPIpydantic—indirecta
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-timeout—indirecta
PyPIpytorch-lightning—indirecta
PyPIray—indirecta
PyPIsafetensors—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-design0.6.1indirecta
PyPIstatsforecast—indirecta
PyPItenacity9.1.2indirecta
PyPItensorboardx—indirecta
PyPItestfixtures—indirecta
PyPItirex-ts—indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItwine6.2.0indirecta
PyPIty—indirecta
PyPIxgboost—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:darts@0.47.0 arrastra 38 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.