Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-14 05:59 UTC

CompOmics / ms2pip

MS²PIP: Fast and accurate peptide spectrum prediction for multiple fragmentation methods, instruments, and labeling techniques.

HTML · Jupyter NotebookApache-2.0★ 50 estrellas⑂ 19 forksdesde mar 2017Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#machine-learning#mass-spectrometry#peptide-identification#proteomics#spectrum-prediction#peptide-spectrum

CompOmics/ms2pip tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (86/100) y la más baja, AI Readiness (50/100). Se actualizó por última vez hace 62 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

78
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.

78
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 67 se calibra a 78 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Computational Omics and Systems Biology GroupOrganización
132 seguidores117 repositorios públicosdesde mar 2015

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
PyPIms2pip4.2.023.70338hace 62 díasms2pipproteomicspeptide-fragmentationpeak-intensity-predictionspectrum-predictionmachine-learningspectral-libraryfasta2speclib

Métricas por categoría

Vitalidad

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

65Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

53Moderado
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 62 días
8.3/36Cadencia de commits — 12/52 semanas con commits
17/18Volumen de commits — 78 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year78
human_commit_share1
days_since_last_push62
active_weeks_last_year12

Disciplina de publicación

84Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 26 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 62 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~139,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count26
latest_release_tagv4.2.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release62
mean_days_between_releases139,8
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?

54Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

45Débil
Cómo se puntúa
27.4/60Estrellas — 50 estrellas
10.5/25Forks — 19 forks
6.7/15Observadores — 17 observadores
Datos de entrada utilizados
forks19
stars50
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges8
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

73Bueno
Cómo se puntúa
58.3/80Descargas mensuales — 23.703 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesms2pip
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23.703
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?

68Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

40Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
7.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 68% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 11 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,682

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno
Cómo se puntúa
40/42Resolución de issues — 95% de issues cerradas
23.6/30Aceptación de PR — 144/183 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs144
open_issues4
closed_issues82
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,953
closed_unmerged_prs39
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.

Propiedad y custodia

70Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
15.3/25Alcance del propietario — 132 seguidores de CompOmics
25/25Trayectoria — 117 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers132
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginCompOmics
public_repos117
account_age_days4191

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 62 días
20/20Historial de versiones — 38 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesms2pip
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish62

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

84Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 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_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://ms2pip.readthedocs.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmachine-learning, mass-spectrometry, peptide-identification, proteomics, spectrum-prediction, peptide-spectrum
has_wikino
homepagehttps://ms2pip.readthedocs.io
docs_sitehttps://ms2pip.readthedocs.io
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?

64Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

55Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 — 19 commit(s) and 4 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
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages29
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:ms2pip@4.2.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 29 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.

50Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

32En riesgo
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
31.5/40Historial de commits legible — 59 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,59
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

43Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — HTML sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/25 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageHTML
largest_source_bytes28.997
source_files_sampled25
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
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 — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
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

50estrellas de GitHub
11contribuidores
78commits en los últimos 12 meses
62días desde el último push
26versiones publicadas
1factor bus
4issues 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 ★ / 19 ⇿
0Estrellas
19Forks
23Versiones

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.

051015201942017-032021-052025-06
Mayor 1Menor 10Parche 7

Cada punto abarca 8 días.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5agregado

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 · 2026-09-14 05:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained19 commit(s) and 4 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
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=1.25,<3pyproject.toml
PyPIpandas>=1,<3pyproject.toml
PyPIpyteomics>=3.5,<5pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=1.4,<3pyproject.toml
PyPIclick>=7,<9pyproject.toml
PyPIxgboost>=1.3,<3pyproject.toml
PyPIlxml>=4,<7pyproject.toml
PyPIrich>=13,<16pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3pyproject.toml
PyPIwerkzeug>=2,<4pyproject.toml
PyPIpsm_utils>=1.5,<4pyproject.toml
PyPIms2rescore-rs>=0.5.0,<2pyproject.toml
Todas las dependencias 176

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 15 paquetes directos y 161 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIclick8.4.2directa
PyPIlxml6.1.1directa
PyPIms2rescore-rs0.5.0directa
PyPInumpy1.15.4directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIpandas0.23.4directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpsm-utils1.5.5directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyteomics3.5.1directa
PyPIpyteomics4.7.5directa
PyPIrich14.3.4directa
PyPIsqlalchemy2.0.51directa
PyPIwerkzeug3.1.8directa
PyPIxgboost2.1.4directa
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.14.1indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbiopython1.72indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcommonmark0.9.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcuda-bindings13.3.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.6indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcython0.29.2indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdeeplc4.0.0b1indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastobo0.14.1indirecta
PyPIfilelock3.29.7indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.6.0indirecta
PyPIgreenlet3.5.3indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIim2deep2.0.0indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython9.15.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlightning2.6.5indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.3indirecta
PyPIllvmlite0.48.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.0.2indirecta
PyPImatplotlib3.11.0indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPIml-dtypes0.5.4indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPInarwhals2.23.0indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInumba0.66.0indirecta
PyPInumpydoc1.10.0indirecta
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirecta
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirecta
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirecta
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirecta
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirecta
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.30.7indirecta
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirecta
PyPIonnx1.22.0indirecta
PyPIonnx2torch1.5.15indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpip26.1.2indirecta
PyPIplatformdirs4.10.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIprotobuf7.35.1indirecta
PyPIpsims1.3.6indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyarrow25.0.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpytorch-lightning2.6.5indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIrecommonmark0.7.1indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIscikit-learn1.9.0indirecta
PyPIscipy1.1.0indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.0indirecta
PyPIsemver3.0.4indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIspectrum-utils0.5.0indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirecta
PyPIsphinx-automodapi0.22.0indirecta
PyPIsphinx-click6.2.0indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItables3.4.4indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItorch2.13.0indirecta
PyPItorchmetrics1.9.0indirecta
PyPItorchvision0.28.0indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItqdm4.68.4indirecta
PyPItraitlets5.15.1indirecta
PyPItriton3.7.1indirecta
PyPIty0.0.58indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvicorn0.51.0indirecta
PyPIwatchfiles1.2.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebsockets16.1indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIyarl1.24.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:ms2pip@4.2.0 arrastra 29 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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con CompOmics/ms2pip. Leer en paralelo →

100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkExcepcional100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonExcepcional100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Excepcional100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Excepcional100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorExcepcional100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Excepcional

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.