Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 02:42 UTC

weaveworks / grafanalib

Python library for building Grafana dashboards

PythonApache-2.0★ 1971 estrellas⑂ 322 forksdesde dic 2016Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

weaveworks/grafanalib tiene un índice de salud de 69 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Community & Adoption (84/100) y la más baja, Vitality (26/100). Se actualizó por última vez hace 247 días. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

69
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.

69
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 62 se calibra a 69 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

WeaveworksOrganización
432 seguidores147 repositorios públicosdesde nov 2014

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
PyPIgrafanalib0.7.1-26hace 943 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

26En riesgo · 21% del índice global
Cómo se puntúa
3.6/36Recencia de pushúltimo push hace 247 días
0.7/36Cadencia de commits1/52 semanas con commits
2.7/18Volumen de commits1 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1
human_commit_share0,67
days_since_last_push247
active_weeks_last_year1
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones16 versiones publicadas
0/36Recencia de las versionesúltima versión hace 943 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~112,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count16
latest_release_tagv0.7.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release943
mean_days_between_releases112,2

Comunidad y Adopción

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

84Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
53.4/60Estrellas1971 estrellas
20.9/25Forks322 forks
9.7/15Observadores56 observadores
Datos de entrada utilizados
forks322
stars1971
watchers56
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
7.2/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges1
has_contributing
has_issue_template
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesreadthedocs.org
has_pull_request_template

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
43.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
18.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 19% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes99 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled99
top_contributor_share0,194
Cómo se puntúa
27.5/42Resolución de issues65% de issues cerradas
25.3/30Aceptación de PR412/489 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs412
open_issues64
closed_issues121
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,654
closed_unmerged_prs77
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 propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
19/25Alcance del propietario432 seguidores de weaveworks
25/25Trayectoria147 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers432
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginweaveworks
public_repos147
account_age_days4276
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
4/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 943 días
20/20Historial de versiones26 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgrafanalib
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish943

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

78Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter.flake8, tox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testssin datos
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsgrafana, monitoring, edsl, dashboards
has_wikino
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dir
has_description

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
manifestsdocs/requirements.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_config
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
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:grafanalib@0.7.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 1 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.

62Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible64 de 67 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,955
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato.flake8, tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado33 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,33
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.5/55Tamaños de archivo manejables1/37 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes166.927
source_files_sampled37
oversized_source_files1
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
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

1971estrellas de GitHub
99contribuidores
1commits en los últimos 12 meses
247días desde el último push
16versiones publicadas
4factor bus
64issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 322 ⇿
0Estrellas
322Forks
16Versiones

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.

012525037530562016-122021-102026-07
Mayor 0Menor 2Parche 14

Cada punto abarca 9 días.

Todas las dependencias 6

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIattrsindirecta
PyPIflake8indirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0indirecta
PyPItoxindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:grafanalib@0.7.1 arrastra 1 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

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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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.