Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 12:05 UTC

Nixtla / nixtla

TimeGPT-1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for time series trained on over 100B data points. It's capable of accurately predicting various domains such as retail, electricity, finance, and IoT with just a few lines of code 🚀.

Jupyter NotebookLicencia propia★ 3985 estrellas⑂ 332 forksdesde sept 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#time-series#time-series-forecasting#deep-learning#forecasting#gpt#generative-ai-time-series#timegpt#anomaly-detection#artificial-intelligence#gpts#llm#foundation-models#llms#agentic-ai#agent

Nixtla/nixtla tiene un índice de salud de 92 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (46/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. Una sola persona concentra 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

NixtlaOrganización
2834 seguidores40 repositorios públicosdesde mar 2021

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
PyPInixtla0.8.0-28hace 23 díastime-seriesforecastinggpt

Métricas por categoría

Vitalidad

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

96Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

93Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 2 días
29.8/36Cadencia de commits — 43/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 142 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos
Datos de entrada utilizados
commits_last_year142
human_commit_share0,65
days_since_last_push2
active_weeks_last_year43

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 49 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 23 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~29,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count49
latest_release_tagv0.8.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release23
mean_days_between_releases29,2

Comunidad y Adopción

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

84Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

88Excelente
Cómo se puntúa
58.4/60Estrellas — 3985 estrellas
21/25Forks — 332 forks
8.7/15Observadores — 38 observadores
Datos de entrada utilizados
forks332
stars3985
watchers38
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

79Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno

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)

35Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
8.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 62% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 24 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled24
top_contributor_share0,619

Capacidad de respuesta a issues y PR

78Bueno
Cómo se puntúa
32.2/42Resolución de issues — 77% de issues cerradas
24.3/30Aceptación de PR — 473/585 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs473
open_issues47
closed_issues154
prs_merged_7d6
prs_decided_7d8
prs_merged_30d15
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio0,766
closed_unmerged_prs112
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

97Excepcional
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
24.8/25Alcance del propietario — 2834 seguidores de Nixtla
22.6/25Trayectoria — 40 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers2834
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginNixtla
public_repos40
account_age_days1989
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 23 días
20/20Historial de versiones — 28 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesnixtla
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish23

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 8 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
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://www.nixtla.io/docs
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 15 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicstime-series, time-series-forecasting, deep-learning, forecasting, gpt, generative-ai-time-series, timegpt, anomaly-detection, artificial-intelligence, gpts, llm, foundation-models, llms, agentic-ai, agent
has_wikisí
homepagehttps://www.nixtla.io/docs
docs_sitehttps://www.nixtla.io/docs
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?

46Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

33En riesgo
Cómo se puntúa
0/30Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25Configuración de Dependabot
0/25Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí
0/20Flujo de trabajo de CodeQL
Datos de entrada utilizados
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml
has_codeql_workflowno
has_security_policyno
has_dependabot_configsí
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Lockfiles de dependencias. 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_packages22
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:nixtla@0.8.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 22 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.

76Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 56 de 65 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,862
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

93Excepcional
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, experiments/azure-automl-forecasting/Makefile, experiments/foundation-time-series-arena/Makefile, experiments/lag-llama/Makefile, experiments/prophet/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — nixtla/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, lockfile
4/10Práctica demostrada con agentes — 2 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 35 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, experiments/azure-automl-forecasting/Makefile, experiments/foundation-time-series-arena/Makefile, experiments/lag-llama/Makefile, experiments/prophet/Makefile, experiments/vn1-competition/Makefile
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configsnixtla/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,35

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Jupyter Notebook con configuración de verificación de tipos (nixtla/py.typed)
53.9/55Tamaños de archivo manejables — 2/103 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes142.887
source_files_sampled103
oversized_source_files2

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — timegpt-docs/openapi.json
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_filestimegpt-docs/openapi.json
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

3985estrellas de GitHub
24contribuidores
142commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
49versiones publicadas
1factor bus
47issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 332 ⇿
0Estrellas
332Forks
48Versiones

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.

0125250375329302021-102024-032026-07
Mayor 0Menor 7Parche 32

Cada punto abarca 5 días.

Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIannotated-types—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.11.0pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIpandas<3.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10pyproject.toml
PyPItenacity—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIutilsforecast>=0.2.15pyproject.toml
Todas las dependencias 295

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 13 paquetes directos y 282 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIannotated-types0.7.0directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPInarwhals2.16.0directa
PyPIorjson3.11.6directa
PyPIpandas—directa
PyPIpandas2.2.3directa
PyPIpydantic2.12.3directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPItenacity9.1.2directa
PyPItqdm—directa
PyPItqdm4.67.1directa
PyPIutilsforecast—directa
PyPIutilsforecast0.2.15directa
PyPIadagio0.2.6indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalembic1.17.0indirecta
PyPIanyio4.11.0indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasn1crypto1.5.1indirecta
PyPIasttokens3.0.0indirecta
PyPIasync-lru2.0.5indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIazure-ai-ml—indirecta
PyPIazure-identity—indirecta
PyPIazureml-core—indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.2indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIboto3—indirecta
PyPIboto31.42.41indirecta
PyPIbotocore1.42.41indirecta
PyPIcertifi2025.10.5indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclarabel0.11.1indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIcloudpickle3.1.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoreforecast0.0.16indirecta
PyPIcoverage7.11.0indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings13.3.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.5indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdash3.2.0indirecta
PyPIdask2026.1.2indirecta
PyPIdatasetsforecast1.0.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.17indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistributed2026.1.2indirecta
PyPIduckdb1.4.1indirecta
PyPIeinshape—indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIexchange-calendars4.11.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.20.3indirecta
PyPIfire—indirecta
PyPIfire0.7.1indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIfonttools4.60.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2025.9.0indirecta
PyPIfugue0.9.6indirecta
PyPIgluonts—indirecta
PyPIgreenlet3.2.4indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhierarchicalforecast1.3.0indirecta
PyPIholidays0.83indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIintel-cmplr-lib-rt2025.2.1indirecta
PyPIipykernel7.0.1indirecta
PyPIipython8.32.0indirecta
PyPIipywidgets8.1.7indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjax—indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoblib1.5.2indirecta
PyPIjson50.12.1indirecta
PyPIjsonpointer3.0.0indirecta
PyPIjsonschema4.25.1indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.0.2indirecta
PyPIjupyter-client8.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3indirecta
PyPIjupyterlab4.6.2indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15indirecta
PyPIkiwisolver1.4.9indirecta
PyPIkorean-lunar-calendar0.3.1indirecta
PyPIlark1.3.0indirecta
PyPIlightgbm—indirecta
PyPIlightgbm4.6.0indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.2indirecta
PyPIllvmlite0.45.1indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPImako1.3.12indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.7indirecta
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.3.3indirecta
PyPImlforecast—indirecta
PyPImlforecast1.0.2indirecta
PyPImltable—indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.2.1indirecta
PyPImultidict6.7.0indirecta
PyPInbclient0.10.2indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.5indirecta
PyPIneuralforecast—indirecta
PyPIneuralforecast3.1.2indirecta
PyPInixtla—indirecta
PyPInixtla0.8.0indirecta
PyPInixtlats0.5.2indirecta
PyPInodeenv1.9.1indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumba0.62.1indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
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-cu132.29.7indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirecta
PyPIoptuna4.5.0indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpandas-market-calendars5.1.1indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.5indirecta
PyPIpartd1.4.2indirecta
PyPIpatsy1.0.2indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpip-licenses5.5.0indirecta
PyPIplatformdirs4.5.0indirecta
PyPIplotly5.24.1indirecta
PyPIplotly6.3.1indirecta
PyPIplotly-resampler0.10.0indirecta
PyPIplotly-resampler0.11.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars1.34.0indirecta
PyPIpolars-runtime-321.34.0indirecta
PyPIpre-commit4.3.0indirecta
PyPIprettytable3.17.0indirecta
PyPIprometheus-client0.23.1indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIprophet—indirecta
PyPIprotobuf6.33.5indirecta
PyPIpsutil7.1.1indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy4j0.10.9.9indirecta
PyPIpyarrow—indirecta
PyPIpyarrow23.0.1indirecta
PyPIpycparser2.23indirecta
PyPIpydantic-core2.41.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjwt2.13.0indirecta
PyPIpyluach2.3.0indirecta
PyPIpyopenssl26.4.0indirecta
PyPIpyparsing3.2.5indirecta
PyPIpyreadr0.5.2indirecta
PyPIpyspark4.0.1indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytest-rerunfailures16.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-json-logger4.0.0indirecta
PyPIpytorch-lightning2.5.5indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpywinpty3.0.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIquadprog0.1.13indirecta
PyPIray2.56.1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIretrying1.4.2indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich—indirecta
PyPIrich14.3.2indirecta
PyPIrpds-py0.27.1indirecta
PyPIruff0.15.1indirecta
PyPIs3fs—indirecta
PyPIs3transfer0.16.0indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIsend2trash1.8.3indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIshap0.49.1indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIslicer0.0.8indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsnowflake-connector-python4.6.0indirecta
PyPIsnowflake-snowpark-python1.45.0indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoupsieve2.8.4indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.44indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstatsforecast—indirecta
PyPIstatsforecast2.0.2indirecta
PyPIstatsmodels0.14.5indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItabulate0.9.0indirecta
PyPItblib3.2.2indirecta
PyPItensorboardx2.6.4indirecta
PyPItermcolor3.1.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.4.0indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItomlkit0.14.0indirecta
PyPItoolz1.1.0indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItorch2.13.0indirecta
PyPItorchmetrics1.8.2indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItriad1.0.1indirecta
PyPItriton3.7.1indirecta
PyPItsdownsample0.1.4.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.2indirecta
PyPItzlocal5.3.1indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvirtualenv20.36.1indirecta
PyPIwandb—indirecta
PyPIwcwidth0.2.14indirecta
PyPIwebcolors24.11.1indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.6indirecta
PyPIwheel0.46.3indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.14indirecta
PyPIxlrd2.0.2indirecta
PyPIyarl1.22.0indirecta
PyPIzict3.0.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:nixtla@0.8.0 arrastra 22 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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