Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-21 01:12 UTC

zoharbabin / due-diligence-agents

Legal flags a risk. Finance flags another. We connect and cite. Open-source forensic M&A due diligence: 13 AI agents read your data room across 9 domains (Legal, Finance, Commercial, Tech, Cyber, HR, Tax, Regulatory, ESG), cross-reference findings no single reviewer connects, and trace every one to an exact page & quote.

PythonApache-2.0★ 106 estrellas⑂ 23 forksdesde feb 2026Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosComplementoBibliotecacómo se determina

zoharbabin/due-diligence-agents tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (91/100) y la más baja, Security (44/100). Se actualizó por última vez hace 43 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

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

Titularidad

Zohar BabinCuenta personal
94 seguidores118 repositorios públicosdesde nov 2009Kaltura

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIdd-agents1.18.0-43hace 51 díasai-agentscontract-analysiscorporate-developmentcross-domaindata-roomdue-diligencelegal-techmergers-and-acquisitionsprivate-equityrisk-analysis

Métricas por categoría

Vitalidad

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

69Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de pushúltimo push hace 43 días
8.3/36Cadencia de commits12/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits221 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedsin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year221
human_commit_share0,88
days_since_last_push43
active_weeks_last_year12
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones43 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 51 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~6,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count43
latest_release_tagv1.18.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release51
mean_days_between_releases6,2

Comunidad y Adopción

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

66Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
32.8/60Estrellas106 estrellas
11.2/25Forks23 forks
0/15Observadores1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks23
stars106
watchers1
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
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges10
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
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?

64Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.2/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 99% de los commits
4.1/13.5Amplitud de contribuyentes3 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorssin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,989
Cómo se puntúa
39.7/42Resolución de issues95% de issues cerradas
28.7/30Aceptación de PR45/47 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_prs45
open_issues12
closed_issues211
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,946
closed_unmerged_prs2
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
10/30Respaldo de la propiedadcuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificadono aplicable a cuentas de usuario
14.2/25Alcance del propietario94 seguidores de zoharbabin
25/25Trayectoria118 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers94
owner_typeUser
is_verified
owner_loginzoharbabin
public_repos118
account_age_days6160
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
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 51 días
20/20Historial de versiones43 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdd-agents
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish51

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks 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_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://zoharbabin.com/due-diligence-agents/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics20 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai-agents, claude, contract-analysis, due-diligence, mergers-and-acquisitions, python, document-analysis, legal-tech, anthropic, compliance, risk-analysis, llm, private-equity, multi-agent, cybersecurity, fintech, knowledge-graph, corp-dev, corporate-development, cross-domain-analysis
has_wikino
homepagehttps://zoharbabin.com/due-diligence-agents/
docs_sitehttps://zoharbabin.com/due-diligence-agents/
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?

44Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
30/30Política de seguridad (SECURITY.md)
0/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowno
has_security_policy
has_dependabot_configno
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_packages73
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:dd-agents@1.18.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 73 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.

85Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentesCLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://zoharbabin.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible84 de 88 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://zoharbabin.com/llms.txt
legible_history_share0,955
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes15.349
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibledevcontainer, Dockerfile
10/10Práctica demostrada con agentes72 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciessin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainer
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,72
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
52.8/55Tamaños de archivo manejables16/402 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes207.451
source_files_sampled402
oversized_source_files16
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
20/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signal
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

106estrellas de GitHub
3contribuidores
221commits en los últimos 12 meses
43días desde el último push
43versiones publicadas
1factor bus
12issues 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 'dd-agents' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 23 ⇿
0Estrellas
23Forks
40Versiones

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.

48121620242242026-042026-062026-09
Mayor 0Menor 18Parche 22
Dependencias directas 13
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIclaude-agent-sdk>=0.1.56pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.3pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24pyproject.toml
PyPIrapidfuzz>=3.0pyproject.toml
PyPImarkitdown>=0.1pyproject.toml
PyPIxlrd>=2.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0pyproject.toml
PyPIprompt-toolkit>=3.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 33

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 13 paquetes directos y 20 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIclaude-agent-sdkdirecta
PyPIclickdirecta
PyPImarkitdowndirecta
PyPInetworkxdirecta
PyPInumpydirecta
PyPIopenpyxldirecta
PyPIprompt-toolkitdirecta
PyPIpydanticdirecta
PyPIpyyamldirecta
PyPIrapidfuzzdirecta
PyPIrichdirecta
PyPIscikit-learndirecta
PyPIxlrddirecta
PyPIagnoindirecta
PyPIanthropicindirecta
PyPIbinduindirecta
PyPIchromadbindirecta
PyPImkdocs-materialindirecta
PyPImlx-vlmindirecta
PyPImypyindirecta
PyPIollamaindirecta
PyPIpdf2imageindirecta
PyPIpillowindirecta
PyPIpre-commitindirecta
PyPIpymupdfindirecta
PyPIpypdfium2indirecta
PyPIpytesseractindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-asyncioindirecta
PyPIpytest-covindirecta
PyPIpytest-timeoutindirecta
PyPIpython-dotenvindirecta
PyPIruffindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:dd-agents@1.18.0 arrastra 73 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 agregadasPyPI.