Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-08 21:52 UTC

vllm-project / speculators

A unified library for building, evaluating, and storing speculative decoding algorithms for LLM inference in vLLM

PythonApache-2.0★ 865 estrellas⑂ 247 forksdesde abr 2025Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

vllm-project/speculators tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (40/100). Se actualizó por última vez hoy. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

94
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.

94
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 80 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

vLLMOrganización
4317 seguidores50 repositorios públicosdesde jun 2023

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

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
35.3/36Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 578 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year578
human_commit_share0,9
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 13 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~24,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count13
latest_release_tagv0.6.0.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases24,2

Comunidad y Adopción

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

77Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
47.6/60Estrellas — 865 estrellas
19.9/25Forks — 247 forks
5.8/15Observadores — 12 observadores
Datos de entrada utilizados
forks247
stars865
watchers12
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
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_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
50.2/80Descargas mensuales — 5844 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesspeculators
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5844
unverified_packages_excludedhs-connectors
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?

82Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
43.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
17.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 24% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 71 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled71
top_contributor_share0,236
Cómo se puntúa
31.4/42Resolución de issues — 75% de issues cerradas
23.1/30Aceptación de PR — 682/886 PR decididos fusionados
9.5/13Newcomer PR acceptance — 8/11 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs682
open_issues53
closed_issues157
prs_merged_7d10
prs_decided_7d13
prs_merged_30d37
prs_decided_30d49
issue_closed_ratio0,748
closed_unmerged_prs204
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d11
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 4317 seguidores de vllm-project
19/25Trayectoria — 50 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers4317
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginvllm-project
public_repos50
account_age_days1208
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 35 días
20/20Historial de versiones — 22 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesspeculators, hs-connectors
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish35

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 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
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://docs.vllm.ai/projects/speculators
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 1 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsspeculative-decoding
has_wikino
homepagehttps://docs.vllm.ai/projects/speculators
docs_sitehttps://docs.vllm.ai/projects/speculators
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?

40Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestshs_connectors/pyproject.toml, hs_connectors/setup.py, pyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configsí
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_packages91
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:speculators@0.8.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 91 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.

88Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 90 de 90 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_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1552
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, hs_connectors/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — hs_connectors/src/hs_connectors/py.typed, src/speculators/py.typed
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 18 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 10 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, hs_connectors/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configshs_connectors/src/hs_connectors/py.typed, src/speculators/py.typed
agent_commit_share0,18
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (hs_connectors/src/hs_connectors/py.typed, src/speculators/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/260 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes40.332
source_files_sampled260
oversized_source_files0
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

865estrellas de GitHub
71contribuidores
578commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
13versiones publicadas
4factor bus
53issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 20 authors (cap 12)
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 247 ⇿
0Estrellas
247Forks
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.

05010015020025024282025-072026-022026-10
Mayor 0Menor 8Parche 0

Cada punto abarca 2 días.

Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIsafetensors—hs_connectors/pyproject.toml
PyPItorch>=2.6hs_connectors/pyproject.toml
Todas las dependencias 46

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 1 paquetes directos y 45 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPItorch—directa
PyPIbuild—indirecta
PyPIguidellm—indirecta
PyPImarkdown—indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPImdformat—indirecta
PyPImdformat-admon—indirecta
PyPImdformat-footnote—indirecta
PyPImdformat-frontmatter—indirecta
PyPImdformat-gfm—indirecta
PyPImdformat-gfm-alerts—indirecta
PyPImike—indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs-api-autonav—indirecta
PyPImkdocs-awesome-nav—indirecta
PyPImkdocs-gen-files—indirecta
PyPImkdocs-linkcheck—indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocs-minify-plugin—indirecta
PyPImkdocs-nav-weight—indirecta
PyPImkdocs-redirects—indirecta
PyPImkdocs-section-index—indirecta
PyPImkdocstrings-python—indirecta
PyPImooncake-transfer-engine—indirecta
PyPImooncake-transfer-engine-cuda13—indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIpygments—indirecta
PyPIpymdown-extensions—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIpytest-rerunfailures—indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-git-versioning—indirecta
PyPIspeculators—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPItypes-click—indirecta
PyPItypes-pyyaml—indirecta
PyPItypes-requests—indirecta
PyPIvllm—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:speculators@0.8.0 arrastra 91 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.