Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-15 05:11 UTC

vstorm-co / pydantic-deepagents

Open-source, self-hosted Claude Code - a terminal AI assistant and the Python framework behind it. Tool-calling, sandboxed execution, multi-agent teams, skills, checkpoints, unlimited context - on Pydantic AI, any model.

PythonMIT★ 1062 estrellas⑂ 133 forksdesde nov 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandosServicio de redcómo se determina

vstorm-co/pydantic-deepagents tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, Sustainability & Governance (69/100). Se actualizó por última vez hace 23 días. Una sola persona concentra 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

VstormOrganización · dominio verificado
163 seguidores39 repositorios públicosdesde mar 2021

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
PyPIpydantic-deep0.3.43141.90558hace 40 díasagent-frameworkagenticai-agentautonomous-agentclaudeclideep-agentllmmcpmulti-agentopenaipydantic-aisubagentsterminal-assistanttool-calling

Métricas por categoría

Vitalidad

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

89Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 23 días
24.2/36Cadencia de commits — 35/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 677 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year677
human_commit_share0,97
days_since_last_push23
active_weeks_last_year35
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 66 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 40 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~4,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count66
latest_release_tag0.3.43
releases_from_tagsno
days_since_latest_release40
mean_days_between_releases4,5
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?

77Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
49.1/60Estrellas — 1062 estrellas
17.7/25Forks — 133 forks
5.6/15Observadores — 11 observadores
Datos de entrada utilizados
forks133
stars1062
watchers11
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
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges18
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescoveralls.io, github.com, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templatesí
Cómo se puntúa
68.7/80Descargas mensuales — 141.905 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespydantic-deep
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads141.905
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?

69Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 87% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 14 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,874
Cómo se puntúa
36.3/42Resolución de issues — 86% de issues cerradas
26.7/30Aceptación de PR — 113/127 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs113
open_issues10
closed_issues64
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,865
closed_unmerged_prs14
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. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
15.9/25Alcance del propietario — 163 seguidores de vstorm-co
22.7/25Trayectoria — 39 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers163
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginvstorm-co
public_repos39
account_age_days2013
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 40 días
20/20Historial de versiones — 58 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespydantic-deep
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish40

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 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
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 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_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 17 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspydantic-ai, agent-framework, pydantic, python, anthropic, llms, mcp, ai-agents, subagents, claude-code, cli, coding-agent, deep-research, docker-sandbox, playwright, tui, vstorm
has_wikino
homepagehttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
docs_sitehttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/
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?

71Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
0.8/7.5Code-Review — Found 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 10 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
0.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): 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_packages30
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:pydantic-deep@0.3.43 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 30 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.

79Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — CLAUDE.md, apps/harbor/AGENTS.md, docs/api/agent.md, docs/concepts/agents.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/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_txtsí
llms_txt_urlhttps://vstorm-co.github.io/pydantic-deepagents/llms.txt
legible_history_share0,928
agent_instruction_filesCLAUDE.md, apps/harbor/AGENTS.md, docs/api/agent.md, docs/concepts/agents.md
agent_instruction_max_bytes19.342
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 28 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_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,28
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.1/55Tamaños de archivo manejables — 10/295 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes134.208
source_files_sampled295
oversized_source_files10
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

1062estrellas de GitHub
14contribuidores
677commits en los últimos 12 meses
23días desde el último push
66versiones publicadas
1factor bus
10issues 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 ★ / 133 ⇿
0Estrellas
133Forks
62Versiones

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.

025507510012515013342025-122026-042026-09
Mayor 0Menor 1Parche 61
OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4agregado

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 · 2026-09-15 05:11 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
1Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 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
1SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIpydantic-ai-slim>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-todo>=0.2.7pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-backend>=0.2.25pyproject.toml
PyPIsummarization-pydantic-ai>=0.1.11pyproject.toml
PyPIsubagents-pydantic-ai>=0.2.18pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-shields>=0.3.4pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIchardet>=5.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 43

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 35 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIchardet—directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpydantic-ai-backend—directa
PyPIpydantic-ai-shields—directa
PyPIpydantic-ai-slim—directa
PyPIpydantic-ai-todo—directa
PyPIsubagents-pydantic-ai—directa
PyPIsummarization-pydantic-ai—directa
PyPIagent-client-protocol—indirecta
PyPIbandit—indirecta
PyPIbuild—indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIfastapi—indirecta
PyPIgriffe—indirecta
PyPIhtml2text—indirecta
PyPIliteparse—indirecta
PyPIlogfire—indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs-llmstxt—indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocstrings—indirecta
PyPImkdocstrings-python—indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIplaywright—indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIprompt-toolkit—indirecta
PyPIpy-key-value-aio—indirecta
PyPIpydantic-ai—indirecta
PyPIpydantic-deep—indirecta
PyPIpyright—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIpython-multipart—indirecta
PyPIpyyaml—indirecta
PyPIrich—indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPItextual—indirecta
PyPItwine—indirecta
PyPItyper—indirecta
PyPItypes-pyyaml—indirecta
PyPIuvicorn—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pydantic-deep@0.3.43 arrastra 30 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.