Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 16:09 UTC

NVIDIA / cudf

cuDF - GPU DataFrame Library

C++ · Python · CudaApache-2.0★ 9752 estrellas⑂ 1109 forksdesde may 2017Ver en GitHub ↗
TipoComplementocómo se determina

NVIDIA/cudf tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (67/100). Se actualizó por última vez hoy. 11 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
global / 100
Excepcional

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.

99
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 89 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

NVIDIA CorporationOrganización · dominio verificado
30.155 seguidores803 repositorios públicosdesde may 2012

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
Mavenai.rapids:cudfapunta a otro repositorio; no se puntúa26.08.1-51hace 21 días
PyPIcudfapunta a otro repositorio; no se puntúa0.6.1.post1-1hace 2298 días
PyPIcustreamzapunta a otro repositorio; no se puntúa0.0.1-1hace 2298 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

100Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
36/36Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 3082 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year3082
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 73 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 22 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~37,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count73
latest_release_tagv26.08.01
releases_from_tagsno
days_since_latest_release22
mean_days_between_releases37,1
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?

88Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 9752 estrellas
25/25Forks — 1109 forks
12.1/15Observadores — 153 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1109
stars9752
watchers153
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
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?

94Excepcional · 23% del índice global
Cómo se puntúa
54/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 11 contribuyente(s)
20.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 8% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor11
contributors_sampled100
top_contributor_share0,083
Cómo se puntúa
35.8/42Resolución de issues — 85% de issues cerradas
26.9/30Aceptación de PR — 14.381/16.039 PR decididos fusionados
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs14.381
open_issues1171
closed_issues6794
prs_merged_7d44
prs_decided_7d53
prs_merged_30d45
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,853
closed_unmerged_prs1658
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 30.155 seguidores de NVIDIA
25/25Trayectoria — 803 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers30.155
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginNVIDIA
public_repos803
account_age_days5242

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 16 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_kafka/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_polars/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_streaming/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/custreamz/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/dask_cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/pylibcudf/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 22 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://docs.nvidia.com/cudf/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 13 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsgpu, rapids, cudf, arrow, cuda, pandas, dataframe, dask, data-analysis, data-science, pydata, cpp, python
has_wikino
homepagehttps://docs.nvidia.com/cudf/
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/cudf/
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?

67Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 22 out of 22 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
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 — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
4.5/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 110 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
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_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 maven:ai.rapids:cudf@26.08.1 —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.

75Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.nvidia.com/llms.txt)
38.2/40Historial de commits legible — 71 de 99 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share0,717
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/cudf/Makefile, docs/dask_cudf/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_kafka/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_polars/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/cudf_streaming/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/custreamz/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/dask_cudf/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/pylibcudf/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — python/cudf_polars/cudf_polars/py.typed, python/pylibcudf/pylibcudf/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile
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
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languagesí
bootstrap_filesdocs/cudf/Makefile, docs/dask_cudf/Makefile
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configspython/cudf_polars/cudf_polars/py.typed, python/pylibcudf/pylibcudf/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifestsjava/examples/deployment-modes/pom.xml, java/pom.xml
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
45/45Código verificable por tipos — C++ (tipado estático)
53.5/55Tamaños de archivo manejables — 79/2804 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageC++
largest_source_bytes793.759
source_files_sampled2804
oversized_source_files79
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, notebooks, recipes
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks, recipes
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

9752estrellas de GitHub
100contribuidores
3082commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
73versiones publicadas
11factor bus
1171issues abiertas
Maven, 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 24 authors (cap 12)
  • maven package 'ai.rapids:cudf' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/cudf); excluded from ecosystem scoring
  • pypi package 'cudf' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/dask-cuda); excluded from ecosystem scoring
  • Could not fetch pypi package 'libcudf' from its registry
  • pypi package 'custreamz' points at a different repository (https://github.com/rapidsai/dask-cuda); excluded from ecosystem scoring
  • Could not fetch pypi package 'dask-cudf' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'pylibcudf' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf_kafka' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf-polars' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'cudf-streaming' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1109 ⇿
0Estrellas
1109Forks
73Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001109242018-122022-102026-09
Mayor 0Menor 36Parche 30

Cada punto abarca 8 días.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

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 16:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
9Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests22 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
6Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities110 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 61
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
Mavenorg.slf4j:slf4j-api${slf4j.version}java/pom.xml
Mavenorg.apache.groovy:groovy4.0.21java/pom.xml
Mavenorg.apache.groovy:groovy-ant4.0.21java/pom.xml
Mavenorg.junit.platform:junit-platform-surefire-provider1.2.0java/pom.xml
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-engine5.4.2java/pom.xml
Mavenorg.apache.maven.surefire:surefire-logger-api2.21.0java/pom.xml
PyPIcachetools—python/cudf/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIcupy-cuda13x>=14.0.1,!=14.1.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIfsspec>=0.6.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba-cuda-mlir>=0.3.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba-cuda>=0.22.2,<0.31.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumba>=0.60.0,<0.65.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0,<3.0python/cudf/pyproject.toml
PyPInvtx>=0.2.1python/cudf/pyproject.toml
PyPIpackaging—python/cudf/pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.0,<3.1.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=19.0.0python/cudf/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPIrich—python/cudf/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_kafka/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIcudf-streaming==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIkvikio==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=12python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpackaging—python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpolars>=1.35,<1.45python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.0.0python/cudf_polars/pyproject.toml
PyPIlibcudf-streaming==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIpylibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/cudf_streaming/pyproject.toml
PyPIconfluent-kafka—python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf_kafka==26.12.*,>=0.0.0a0python/custreamz/pyproject.toml
PyPIstreamz—python/custreamz/pyproject.toml
PyPIcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIcupy-cuda13x>=14.0.1,!=14.1.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIfsspec>=0.6.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0,<3.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py>=12python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.0,<3.1.0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIrapids-dask-dependency==26.12.*,>=0.0.0a0python/dask_cudf/pyproject.toml
PyPIcuda-pathfinder—python/libcudf/pyproject.toml
PyPIcuda-toolkit==13.*python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibkvikio==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf/pyproject.toml
PyPInvidia-libnvcomp==5.3.0.16python/libcudf/pyproject.toml
PyPInvidia-nvjitlink>=13.3,<14python/libcudf/pyproject.toml
PyPIrapids-logger==0.3.*python/libcudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIlibrapidsmpf==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIlibrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/libcudf_streaming/pyproject.toml
PyPIcuda-bindings>=13.0.2,<14.0python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPIlibcudf==26.12.*,>=0.0.0a0python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPInvtx>=0.2.1python/pylibcudf/pyproject.toml
PyPIrmm==26.12.*,>=0.0.0a0python/pylibcudf/pyproject.toml
Todas las dependencias 73

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 36 paquetes directos y 37 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
Mavenorg.apache.groovy:groovy4.0.21directa
Mavenorg.apache.groovy:groovy-ant4.0.21directa
Mavenorg.apache.maven.surefire:surefire-logger-api2.21.0directa
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-engine5.4.2directa
Mavenorg.junit.platform:junit-platform-surefire-provider1.2.0directa
Mavenorg.slf4j:slf4j-api1.7.30directa
PyPIcuda-bindings—directa
PyPIcuda-toolkit—directa
PyPIcudf—directa
PyPIcudf-kafka—directa
PyPIcudf-streaming—directa
PyPIcupy-cuda13x—directa
PyPIfsspec—directa
PyPIkvikio—directa
PyPIlibcudf—directa
PyPIlibcudf-streaming—directa
PyPIlibkvikio—directa
PyPIlibrapidsmpf—directa
PyPIlibrmm—directa
PyPInumba—directa
PyPInumba-cuda—directa
PyPInumba-cuda-mlir—directa
PyPInumpy—directa
PyPInvidia-libnvcomp5.3.0.16directa
PyPInvidia-ml-py—directa
PyPInvidia-nvjitlink—directa
PyPInvtx—directa
PyPIpandas—directa
PyPIpolars—directa
PyPIpyarrow—directa
PyPIpylibcudf—directa
PyPIrapids-dask-dependency—directa
PyPIrapids-logger—directa
PyPIrapidsmpf—directa
PyPIrmm—directa
PyPItyping-extensions—directa
Mavenai.rapids:cudf—indirecta
Mavenai.rapids:cudf-packaged26.12.0-SNAPSHOTindirecta
Mavenio.netty:netty-buffer—indirecta
Mavenio.netty:netty-common—indirecta
Mavenorg.apache.arrow:arrow-vector0.15.1indirecta
Mavenorg.apache.hadoop:hadoop-common3.4.0indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-dependency-plugin—indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-failsafe-plugin2.22.0indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-gpg-plugin1.5indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-jar-plugin—indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin2.9.1indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-javadoc-plugin3.6.3indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-source-plugin2.2.1indirecta
Mavenorg.apache.maven.plugins:maven-surefire-plugin—indirecta
Mavenorg.apache.parquet:parquet-avro1.10.0indirecta
Mavenorg.codehaus.gmavenplus:gmavenplus-plugin—indirecta
Mavenorg.codehaus.gmavenplus:gmavenplus-plugin3.0.0indirecta
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-api5.4.2indirecta
Mavenorg.junit.jupiter:junit-jupiter-params5.4.2indirecta
Mavenorg.junit.platform:maven-surefire-plugin2.22.0indirecta
Mavenorg.mockito:mockito-core2.25.0indirecta
Mavenorg.slf4j:slf4j-simple1.7.30indirecta
PyPIaiobotocore—indirecta
PyPIboto3—indirecta
PyPIbotocore—indirecta
PyPIdask-cuda—indirecta
PyPIfastavro—indirecta
PyPIhypothesis—indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-cases—indirecta
PyPIpytest-rerunfailures—indirecta
PyPIrapids-build-backend—indirecta
PyPIray—indirecta
PyPIs3fs—indirecta
PyPIscikit-build-core—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar maven:ai.rapids:cudf@26.08.1 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

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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 — Maven, PyPI.