Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 09:34 UTC

LazyAGI / LazyLLM

Easiest and laziest way for building multi-agent LLMs applications.

PythonApache-2.0★ 3885 estrellas⑂ 415 forksdesde jun 2024Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina
#llms#ai-agent#deep-learning#langchain#llamaindex#rag#agents#data#finetuning#framework#llm#documentation-tool#knowlege-graph#lazyllm

LazyAGI/LazyLLM tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (95/100) y la más baja, Security (46/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

LazyAGIOrganización
255 seguidores10 repositorios públicosdesde jun 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
PyPIlazyllm1.3.0683450hace 17 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

95Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
34.6/36Cadencia de commits — 50/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 379 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year379
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 37 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 17 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~6,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count37
latest_release_tagv1.3.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases6,5

Comunidad y Adopción

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

83Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

92Excelente
Cómo se puntúa
58.2/60Estrellas — 3885 estrellas
21.8/25Forks — 415 forks
12.1/15Observadores — 150 observadores
Datos de entrada utilizados
forks415
stars3885
watchers150
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

72Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

74Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

61Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 45% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 50 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled50
top_contributor_share0,448

Capacidad de respuesta a issues y PR

82Excelente
Cómo se puntúa
32.2/42Resolución de issues — 77% de issues cerradas
25/30Aceptación de PR — 960/1153 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 6/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs960
open_issues33
closed_issues108
prs_merged_7d4
prs_decided_7d5
prs_merged_30d30
prs_decided_30d34
issue_closed_ratio0,766
closed_unmerged_prs193
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d6

Propiedad y custodia

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
17.3/25Alcance del propietario — 255 seguidores de LazyAGI
12.2/25Trayectoria — 10 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers255
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginLazyAGI
public_repos10
account_age_days835

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 17 días
20/20Historial de versiones — 50 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageslazyllm
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish17

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

74Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

64Moderado
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
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://docs.lazyllm.ai/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 14 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsllms, ai-agent, deep-learning, langchain, llamaindex, rag, agents, data, finetuning, framework, llm, documentation-tool, knowlege-graph, lazyllm
has_wikino
homepagehttps://docs.lazyllm.ai/
docs_sitehttps://docs.lazyllm.ai/
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?

46Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

32En riesgo
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 104 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,2

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_packages31
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:lazyllm@1.3.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 31 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

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — docs/lazyllm-skill/assets/agent/agent.md, docs/lazyllm-skill/references/agent.md, lazyllm/AGENTS.md, lazyllm/common/AGENTS.md, lazyllm/components/AGENTS.md, lazyllm/flow/AGENTS.md, lazyllm/module/AGENTS.md, lazyllm/module/llms/onlinemodule/AGENTS.md, lazyllm/tools/AGENTS.md, lazyllm/tools/agent/AGENTS.md, lazyllm/tools/rag/AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesdocs/lazyllm-skill/assets/agent/agent.md, docs/lazyllm-skill/references/agent.md, lazyllm/AGENTS.md, lazyllm/common/AGENTS.md, lazyllm/components/AGENTS.md, lazyllm/flow/AGENTS.md, lazyllm/module/AGENTS.md, lazyllm/module/llms/onlinemodule/AGENTS.md, lazyllm/tools/AGENTS.md, lazyllm/tools/agent/AGENTS.md, lazyllm/tools/rag/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes15.837

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

61Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 9 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
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,09
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.8/55Tamaños de archivo manejables — 20/886 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes476.471
source_files_sampled886
oversized_source_files20

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — cookbook, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirscookbook, examples
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

3885estrellas de GitHub
50contribuidores
379commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
37versiones publicadas
2factor bus
33issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 14 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 415 ⇿
0Estrellas
415Forks
37Versiones

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.

0100200300400500410102024-062025-072026-09
Mayor 0Menor 8Parche 21

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 3.2 / 10
3.2agregado

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 · 2026-09-17 09:33 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests0 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 26/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities104 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 16
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItoml—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.111.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.7,<3.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.2pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.23.2pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=3.0.0pyproject.toml
PyPIdocstring-parser>=0.16,<0.17pyproject.toml
PyPIjson5>=0.9.25,<0.10.0pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.8.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIdeepdiff>=8.6.1pyproject.toml
Todas las dependencias 202

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 32 paquetes directos y 170 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcloudpickle—directa
PyPIcloudpickle3.1.2directa
PyPIdeepdiff—directa
PyPIdeepdiff9.1.0directa
PyPIdocstring-parser—directa
PyPIdocstring-parser0.16directa
PyPIfastapi—directa
PyPIfastapi0.141.1directa
PyPIfilelock—directa
PyPIfilelock3.32.4directa
PyPIjson5—directa
PyPIjson50.9.28directa
PyPIloguru—directa
PyPIloguru0.7.3directa
PyPIpackaging—directa
PyPIpackaging26.3directa
PyPIpsutil—directa
PyPIpsutil6.1.1directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyjwt—directa
PyPIpyjwt2.13.0directa
PyPIpyyaml—directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrequests—directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPItoml—directa
PyPItoml0.10.2directa
PyPItqdm—directa
PyPItqdm4.70.0directa
PyPIuvicorn—directa
PyPIuvicorn0.52.4directa
PyPIaccelerate—indirecta
PyPIaccelerate0.20.3indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types—indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanyio—indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappdirs—indirecta
PyPIasync-timeout—indirecta
PyPIbeautifulsoup4—indirecta
PyPIbitsandbytes—indirecta
PyPIblack—indirecta
PyPIbm25s—indirecta
PyPIboto3—indirecta
PyPIbotocore—indirecta
PyPIcachebox5.2.3indirecta
PyPIcertifi—indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIchardet—indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirecta
PyPIchattts—indirecta
PyPIchromadb—indirecta
PyPIclick—indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcollie-lm—indirecta
PyPIcolorama—indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIctranslate2—indirecta
PyPIdashscope—indirecta
PyPIdatasets—indirecta
PyPIdatasketch1.9.0indirecta
PyPIdeepspeed—indirecta
PyPIdeepspeed0.12.3indirecta
PyPIdiffusers—indirecta
PyPIdistro—indirecta
PyPIdocx2txt—indirecta
PyPIdynaconf—indirecta
PyPIebooklib—indirecta
PyPIelasticsearch—indirecta
PyPIexceptiongroup—indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfaiss-cpu—indirecta
PyPIfasttext-predict0.9.2.4indirecta
PyPIfire—indirecta
PyPIflagembedding—indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIflash-attn—indirecta
PyPIfsspec—indirecta
PyPIftfy—indirecta
PyPIfunasr—indirecta
PyPIgoogle—indirecta
PyPIgradio—indirecta
PyPIgradio5.49.1indirecta
PyPIgradio-client—indirecta
PyPIgrpcio—indirecta
PyPIgrpcio-status—indirecta
PyPIh11—indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhtml2text—indirecta
PyPIhttpcore—indirecta
PyPIhttpx—indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIhuggingface-hub0.35.3indirecta
PyPIidna—indirecta
PyPIidna3.19indirecta
PyPIimageio—indirecta
PyPIimageio-ffmpeg—indirecta
PyPIinfinity-emb—indirecta
PyPIjieba—indirecta
PyPIjson-repair—indirecta
PyPIlangfuse—indirecta
PyPIlazyllm-llamafactory—indirecta
PyPIlazyllm-lmdeploy—indirecta
PyPIlazyllm-verl—indirecta
PyPIlibcst1.4.0indirecta
PyPIlightllm—indirecta
PyPIloralib—indirecta
PyPIloralib0.1.1indirecta
PyPIlxml-html-clean0.4.3indirecta
PyPImath-verify0.9.0indirecta
PyPImcp—indirecta
PyPImilvus-lite2.4.10indirecta
PyPImistune—indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs-autorefs—indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocs-section-index—indirecta
PyPImkdocs-static-i18n—indirecta
PyPImkdocstrings—indirecta
PyPImkdocstrings-python—indirecta
PyPImodelscope—indirecta
PyPInbconvert—indirecta
PyPInbformat—indirecta
PyPInltk—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
PyPIolefile—indirecta
PyPIopenai-whisper—indirecta
PyPIopenpyxl—indirecta
PyPIopensearch-py—indirecta
PyPIopentelemetry-api—indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—indirecta
PyPIopentelemetry-sdk—indirecta
PyPIoptimum—indirecta
PyPIorderly-set5.5.0indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpeft—indirecta
PyPIpeft0.3.0indirecta
PyPIpluggy—indirecta
PyPIpowermem—indirecta
PyPIprotobuf—indirecta
PyPIpsycopg2-binary—indirecta
PyPIpyahocorasick2.3.0indirecta
PyPIpydantic-core—indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydub—indirecta
PyPIpymilvus—indirecta
PyPIpymongo—indirecta
PyPIpymysql—indirecta
PyPIpypdf—indirecta
PyPIpystemmer—indirecta
PyPIpytesseract—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-order—indirecta
PyPIpytest-rerunfailures—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIpython-docx—indirecta
PyPIpython-multipart—indirecta
PyPIpython-pptx—indirecta
PyPIqdrant-client—indirecta
PyPIqdrant-client1.19.0indirecta
PyPIqwen-vl-utils—indirecta
PyPIrank-bm25—indirecta
PyPIrapidfuzz—indirecta
PyPIredis—indirecta
PyPIredisvl—indirecta
PyPIrotary-embedding-torch—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIsentence-transformers—indirecta
PyPIsentencepiece—indirecta
PyPIsentencepiece0.1.99indirecta
PyPIsniffio—indirecta
PyPIsortedcontainers—indirecta
PyPIspacy—indirecta
PyPIsqlalchemy—indirecta
PyPIstarlette1.6.0indirecta
PyPItenacity—indirecta
PyPItensorboard—indirecta
PyPItensorboard-data-server—indirecta
PyPItiktoken—indirecta
PyPItimm—indirecta
PyPItokenizers—indirecta
PyPItokenizers0.13.3indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItorchvision—indirecta
PyPItrafilatura2.0.0indirecta
PyPItransformers—indirecta
PyPItyper—indirecta
PyPItyping-extensions—indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvllm—indirecta
PyPIvolcengine-python-sdk—indirecta
PyPIwandb—indirecta
PyPIwikipedia—indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
PyPIzhipuai—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:lazyllm@1.3.0 arrastra 31 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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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.