Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 05:33 UTC

JudgmentLabs / judgeval

The Continuous-Improvement Stack for Agents. Our environment data and evals power agent improvement and monitoring.

PythonApache-2.0★ 1057 estrellas⑂ 96 forksdesde oct 2024Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#langchain#langgraph#llama-index#llm#llm-evaluation#llm-observability#open-source#openai#prompt-engineering#agent#agentic-ai#agents#grpo#reinforcement-learning#rl

JudgmentLabs/judgeval tiene un índice de salud de 92 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (98/100) y la más baja, Security (52/100). Se actualizó por última vez hace 3 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

92
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.

92
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 78 se calibra a 92 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Judgment LabsOrganización
38 seguidores11 repositorios públicosdesde oct 2024

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
PyPIjudgeval1.3.1233.075147hace 9 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

98Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

96Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 3 días
31.8/36Cadencia de commits — 46/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 288 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year288
human_commit_share0,98
days_since_last_push3
active_weeks_last_year46

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 9 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~13,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.3.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases13,2
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

Popularidad y adopción

70Bueno
Cómo se puntúa
49/60Estrellas — 1057 estrellas
16.5/25Forks — 96 forks
4.3/15Observadores — 7 observadores
Datos de entrada utilizados
forks96
stars1057
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
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_badges3
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

89Excelente
Cómo se puntúa
71.6/80Descargas mensuales — 233.075 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesjudgeval
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads233.075
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?

73Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

58Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
13.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 39% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 24 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled24
top_contributor_share0,391

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno
Cómo se puntúa
32.7/42Resolución de issues — 78% de issues cerradas
24.4/30Aceptación de PR — 562/691 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/29 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs562
open_issues15
closed_issues53
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d7
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,779
closed_unmerged_prs129
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Propiedad y custodia

66Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
11.4/25Alcance del propietario — 38 seguidores de JudgmentLabs
11.5/25Trayectoria — 11 repos públicos, cuenta de ~1 años
Datos de entrada utilizados
followers38
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginJudgmentLabs
public_repos11
account_age_days657
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 9 días
20/20Historial de versiones — 147 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesjudgeval
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish9

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 11 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 21 out of 21 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

75Bueno
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://judgmentlabs.ai/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 15 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicslangchain, langgraph, llama-index, llm, llm-evaluation, llm-observability, open-source, openai, prompt-engineering, agent, agentic-ai, agents, grpo, reinforcement-learning, rl
has_wikisí
homepagehttps://judgmentlabs.ai/
docs_sitehttps://judgmentlabs.ai/
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

52Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

40Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 21 out of 21 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
4.5/7.5Code-Review — Found 18/29 approved changesets -- score normalized to 6
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
0/10Dangerous-Workflow — 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 — 17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
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
0/7.5Vulnerabilities — 87 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, 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_packages33
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:judgeval@1.3.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 33 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.

64Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

36Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
36.5/40Historial de commits legible — 67 de 98 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,684
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

64Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/e2etests/py.typed, src/judgeval/py.typed, src/judgeval/utils/wrappers/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 10 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
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_configssrc/e2etests/py.typed, src/judgeval/py.typed, src/judgeval/utils/wrappers/py.typed
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/e2etests/py.typed, src/judgeval/py.typed, src/judgeval/utils/wrappers/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/293 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes51.845
source_files_sampled293
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 — 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

1057estrellas de GitHub
24contribuidores
288commits en los últimos 12 meses
3días desde el último push
100versiones publicadas
2factor bus
15issues 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 ★ / 96 ⇿
0Estrellas
96Forks
98Versiones

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.

02040608010096222025-062026-012026-07
Mayor 1Menor 35Parche 62

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0agregado

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 · 2026-08-13 05:33 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests21 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 18/29 approved changesets -- score normalized to 6
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained17 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not 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
0Vulnerabilities87 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIhttpx>=0.28.1pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp>=1.36.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.36.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.9.0pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
PyPIdotenv>=0.9.9pyproject.toml
PyPIpathspec>=1.0.4pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
Todas las dependencias 228

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 218 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdotenv0.9.9directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.41.1directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.42.1directa
PyPIopentelemetry-sdk1.41.1directa
PyPIopentelemetry-sdk1.42.1directa
PyPIorjson3.11.9directa
PyPIpackaging26.2directa
PyPIpathspec1.1.1directa
PyPItyper0.26.2directa
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirecta
PyPIaiohttp3.13.5indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiosqlite0.22.1indirecta
PyPIaltair6.1.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropic0.104.1indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIargcomplete3.6.3indirecta
PyPIasgiref3.11.1indirecta
PyPIast-serialize0.5.0indirecta
PyPIasync-timeout4.0.3indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbasic-distributed-tracing-example0.0.1indirecta
PyPIbasic-example0.0.1indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIboto31.43.16indirecta
PyPIboto3-stubs1.43.16indirecta
PyPIbotocore1.43.16indirecta
PyPIbotocore-stubs1.43.14indirecta
PyPIcachetools7.1.4indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclaude-agent-sdk—indirecta
PyPIclaude-agent-sdk0.2.87indirecta
PyPIclick8.4.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.14.1indirecta
PyPIcryptography48.0.0indirecta
PyPIcyclopts4.16.1indirecta
PyPIdatamodel-code-generator0.58.0indirecta
PyPIdatasets4.8.5indirecta
PyPIdetect-agent0.2.0indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfastapi0.136.3indirecta
PyPIfilelock3.29.0indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIgenson1.3.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.50indirecta
PyPIgoogle-adk2.1.0indirecta
PyPIgoogle-adk-example0.0.1indirecta
PyPIgoogle-auth2.53.0indirecta
PyPIgoogle-genai1.75.0indirecta
PyPIgoogle-genai2.6.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirecta
PyPIgraphviz0.21indirecta
PyPIgreenlet3.5.1indirecta
PyPIgriffe1.15.0indirecta
PyPIgroq1.2.0indirecta
PyPIgrpcio1.80.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.5.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.8.0indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIhuggingface-hub1.16.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.16indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIinflect7.5.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIisort8.0.1indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.15.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoserfc1.6.8indirecta
PyPIjsonpatch1.33indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjudgeval—indirecta
PyPIjudgeval0.0.0indirecta
PyPIlangchain0.3.28indirecta
PyPIlangchain-core0.3.76indirecta
PyPIlangchain-text-splitters0.3.11indirecta
PyPIlangsmith0.8.5indirecta
PyPIlibrt0.11.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImcp1.27.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImultiprocess0.70.19indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy-boto3-s31.43.14indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.21.2indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPIopenai1.109.1indirecta
PyPIopenai2.38.0indirecta
PyPIopenai-agents0.3.3indirecta
PyPIopenlit1.36.7indirecta
PyPIopentelemetry-api1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-api1.42.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.42.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.42.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.42.1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-django0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-falcon0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-fastapi0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-flask0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-httpx0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-openai0.60.0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-pyramid0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-starlette0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-tornado0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-urllib0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-urllib30.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-wsgi0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.42.1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.63b1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions-ai0.5.1indirecta
PyPIopentelemetry-util-http0.63b1indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIpillow12.2.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIprotobuf6.33.6indirecta
PyPIpyarrow24.0.0indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydantic-settings2.14.1indirecta
PyPIpydeck0.9.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpyopenssl26.2.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.3.2indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-multipart0.0.29indirecta
PyPIpytokens0.4.1indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrich-rst2.0.1indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.9.10indirecta
PyPIs3transfer0.17.1indirecta
PyPIschedule1.2.2indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmmap5.0.3indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.50indirecta
PyPIsse-starlette3.4.4indirecta
PyPIstarlette0.52.1indirecta
PyPIstarlette1.1.0indirecta
PyPIstreamlit1.57.0indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPItogether2.16.0indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItypeguard4.5.2indirecta
PyPItypes-awscrt0.33.0indirecta
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirecta
PyPItypes-requests2.33.0.20260518indirecta
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirecta
PyPItypes-tabulate0.10.0.20260508indirecta
PyPItypes-tqdm4.67.3.20260518indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.2indirecta
PyPItzlocal5.3.1indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuuid-utils0.16.0indirecta
PyPIuvicorn0.48.0indirecta
PyPIvirtualenv21.3.3indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwebsockets15.0.1indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIwrapt2.2.1indirecta
PyPIxmltodict0.15.1indirecta
PyPIxxhash3.7.0indirecta
PyPIyarl1.24.2indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:judgeval@1.3.1 arrastra 33 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

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