Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-22 01:28 UTC

TransformerLensOrg / TransformerLens

A library for mechanistic interpretability of GPT-style language models

PythonMIT★ 3986 estrellas⑂ 721 forksdesde ago 2022Ver en GitHub ↗

TipoComplementoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

TransformerLensOrg/TransformerLens tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (53/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

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.

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)

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 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

TransformerLensOrgOrganización

99 seguidores3 repositorios públicosdesde may 2024

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación
PyPI	transformer-lens	4.2.0	-	83	hace 11 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

96Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

94Excepcional

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 0 días
30.5/36	Cadencia de commits — 44/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 717 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	717
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	44

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 94 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 11 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~6,6 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	94
latest_release_tag	v4.2.0
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	11
mean_days_between_releases	6,6

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?

75Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

90Excelente

Cómo se puntúa

58.4/60	Estrellas — 3986 estrellas
23.8/25	Forks — 721 forks
7.9/15	Observadores — 27 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	721
stars	3986
watchers	27
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

57Moderado

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18	Guía CONTRIBUTING
0/13.5	Código de conducta
0/7.2	Plantilla de issues
6.3/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	8
has_contributing	no
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	no
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	sí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

79Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

77Bueno

Cómo se puntúa

36/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
17.8/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 21% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 25 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	3
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,208

Capacidad de respuesta a issues y PR

91Excelente

Cómo se puntúa

41.6/42	Resolución de issues — 99% de issues cerradas
26.5/30	Aceptación de PR — 1233/1397 PR decididos fusionados
11.1/13	Newcomer PR acceptance — 6/7 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8

Datos de entrada utilizados

merged_prs	1233
open_issues	5
closed_issues	521
prs_merged_7d	20
prs_decided_7d	24
prs_merged_30d	34
prs_decided_30d	38
issue_closed_ratio	0,99
closed_unmerged_prs	164
first_time_authors_30d	4
first_time_prs_merged_30d	6
first_time_prs_decided_30d	7

Propiedad y custodia

54Moderado

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20	Dominio verificado
14.4/25	Alcance del propietario — 99 seguidores de TransformerLensOrg
9.3/25	Trayectoria — 3 repos públicos, cuenta de ~2 años

Datos de entrada utilizados

followers	99
owner_type	Organization
is_verified	no
owner_login	TransformerLensOrg
public_repos	3
account_age_days	895

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 11 días
20/20	Historial de versiones — 83 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	transformer-lens
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	11

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

82Excelente

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 4 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
0/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	no

Documentación

90Excelente

Cómo se puntúa

30/30	README
25/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://transformerlensorg.github.io/TransformerLens/
10/10	Descripción del repositorio
0/10	Topics
10/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	—
has_wiki	sí
homepage	https://transformerlensorg.github.io/TransformerLens/
docs_site	https://transformerlensorg.github.io/TransformerLens/
has_readme	sí
has_docs_dir	sí
has_description	sí

Seguridad

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

53Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

45Débil

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5	CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5	Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5	Contributors — project has 25 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Licencia — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — sin datos
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 268 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	15
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	3
scorecard_aggregate	4,5

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

85Excelente

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
10.2/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — 1 afectados: certifi 2026.10.18 (high 7.4)
40/40	Sin avisos pendientes — ningún aviso lleva público más de 90 días

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	2
affected_packages	1
assessed_packages	104
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 1
direct_affected_packages	0

Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:transformer-lens@4.2.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 104 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.

82Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — .cursor/rules/transformerlens.mdc, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, devtools/adapter_builder/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, transformer_lens/benchmarks/AGENTS.md, transformer_lens/config/AGENTS.md, transformer_lens/model_bridge/sources/AGENTS.md, transformer_lens/model_bridge/supported_architectures/AGENTS.md, transformer_lens/tools/model_registry/AGENTS.md
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40	Historial de commits legible — 85 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,85
agent_instruction_files	.cursor/rules/transformerlens.mdc, .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, devtools/adapter_builder/CLAUDE.md, tests/AGENTS.md, transformer_lens/benchmarks/AGENTS.md, transformer_lens/config/AGENTS.md, transformer_lens/model_bridge/sources/AGENTS.md, transformer_lens/model_bridge/supported_architectures/AGENTS.md, transformer_lens/tools/model_registry/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	27.371

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

74Bueno

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — docs/Makefile, makefile
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
11/11	Verificación estática de tipos — transformer_lens/py.typed
10/10	Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10	Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8	Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	sí
typed_language	no
bootstrap_files	docs/Makefile, makefile
has_devcontainer	sí
has_linter_config	sí
typecheck_configs	transformer_lens/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

81Excelente

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (transformer_lens/py.typed)
54.4/55	Tamaños de archivo manejables — 11/991 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	235.228
source_files_sampled	991
oversized_source_files	11

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional

Cómo se puntúa

0/40	Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20	Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40	Ejemplos ejecutables — demos, notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	demos, notebooks
has_mcp_signal	no
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

3986estrellas de GitHub

100contribuidores

717commits en los últimos 12 meses

0días desde el último push

94versiones publicadas

3factor bus

5issues abiertas

PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi download statistics for 'transformer-lens' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 721 ⇿

0Estrellas

721Forks

94Versiones

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.

Mayor 4Menor 48Parche 27

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10

4.5agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-22 01:27 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
n/d	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9	CI-Tests	29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8	Code-Review	Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
10	Contributors	project has 25 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 23 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/d	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	268 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 21

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	accelerate	`>=1.1.0`	pyproject.toml
PyPI	beartype	`>=0.14.1`	pyproject.toml
PyPI	datasets	`>=2.7.1`	pyproject.toml
PyPI	einops	`>=0.6.0`	pyproject.toml
PyPI	fancy-einsum	`>=0.0.3`	pyproject.toml
PyPI	huggingface-hub	`>=0.23.2`	pyproject.toml
PyPI	jaxtyping	`>=0.3`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.24`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26`	pyproject.toml
PyPI	packaging	`>=23.0`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=1.1.5`	pyproject.toml
PyPI	protobuf	`>=3.20.0`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=12.6.0`	pyproject.toml
PyPI	sentencepiece	`—`	pyproject.toml
PyPI	torch	`>=2.6`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.64.1`	pyproject.toml
PyPI	transformers-stream-generator	`>=0.0.5,<0.1`	pyproject.toml
PyPI	transformers	`>=5.9.0`	pyproject.toml
PyPI	typeguard	`>=4.2,<5`	pyproject.toml
PyPI	typing-extensions	`—`	pyproject.toml
PyPI	wandb	`>=0.13.5`	pyproject.toml

Todas las dependencias 432

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 23 paquetes directos y 409 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	accelerate	`1.9.0`	directa
PyPI	beartype	`0.14.1`	directa
PyPI	datasets	`4.8.5`	directa
PyPI	einops	`0.8.1`	directa
PyPI	fancy-einsum	`0.0.3`	directa
PyPI	huggingface-hub	`1.15.0`	directa
PyPI	jaxtyping	`0.3.11`	directa
PyPI	jaxtyping	`0.3.7`	directa
PyPI	numpy	`1.26.4`	directa
PyPI	numpy	`2.2.6`	directa
PyPI	numpy	`2.3.5`	directa
PyPI	packaging	`25.0`	directa
PyPI	pandas	`2.3.1`	directa
PyPI	protobuf	`7.35.1`	directa
PyPI	rich	`14.1.0`	directa
PyPI	sentencepiece	`0.2.1`	directa
PyPI	torch	`2.11.0`	directa
PyPI	tqdm	`4.67.1`	directa
PyPI	transformers	`5.13.0`	directa
PyPI	transformers-stream-generator	`0.0.5`	directa
PyPI	typeguard	`4.4.4`	directa
PyPI	typing-extensions	`4.14.1`	directa
PyPI	wandb	`0.28.0`	directa
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirecta
PyPI	agent-client-protocol	`0.10.1`	indirecta
PyPI	aioboto3	`15.5.0`	indirecta
PyPI	aiobotocore	`2.25.1`	indirecta
PyPI	aiofiles	`25.1.0`	indirecta
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.1`	indirecta
PyPI	aiohttp	`3.14.1`	indirecta
PyPI	aioitertools	`0.13.0`	indirecta
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirecta
PyPI	alabaster	`0.7.16`	indirecta
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirecta
PyPI	annoy	`1.17.3`	indirecta
PyPI	anthropic	`0.116.0`	indirecta
PyPI	anyio	`4.9.0`	indirecta
PyPI	apache-tvm-ffi	`0.1.9`	indirecta
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirecta
PyPI	argon2-cffi	`25.1.0`	indirecta
PyPI	argon2-cffi-bindings	`21.2.0`	indirecta
PyPI	arrow	`1.3.0`	indirecta
PyPI	astor	`0.8.1`	indirecta
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirecta
PyPI	async-lru	`2.3.0`	indirecta
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirecta
PyPI	attrs	`25.3.0`	indirecta
PyPI	audioop-lts	`0.2.2`	indirecta
PyPI	babel	`2.17.0`	indirecta
PyPI	backports-strenum	`1.3.1`	indirecta
PyPI	beautifulsoup4	`4.13.4`	indirecta
PyPI	bitsandbytes	`0.49.2`	indirecta
PyPI	black	`23.12.1`	indirecta
PyPI	blake3	`1.0.9`	indirecta
PyPI	bleach	`6.2.0`	indirecta
PyPI	boto3	`1.40.61`	indirecta
PyPI	botocore	`1.40.61`	indirecta
PyPI	brotli	`1.2.0`	indirecta
PyPI	cachetools	`7.1.4`	indirecta
PyPI	cbor2	`6.1.3`	indirecta
PyPI	certifi	`2025.7.14`	indirecta
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirecta
PyPI	chardet	`5.2.0`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.4.2`	indirecta
PyPI	circuitsvis	`1.43.3`	indirecta
PyPI	click	`8.2.1`	indirecta
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirecta
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirecta
PyPI	comm	`0.2.3`	indirecta
PyPI	compressed-tensors	`0.15.0.1`	indirecta
PyPI	contourpy	`1.3.2`	indirecta
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirecta
PyPI	coverage	`7.10.1`	indirecta
PyPI	cryptography	`46.0.7`	indirecta
PyPI	cuda-bindings	`13.3.1`	indirecta
PyPI	cuda-core	`1.0.1`	indirecta
PyPI	cuda-pathfinder	`1.5.5`	indirecta
PyPI	cuda-python	`13.3.1`	indirecta
PyPI	cuda-tile	`1.5.0`	indirecta
PyPI	cuda-toolkit	`13.0.2`	indirecta
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirecta
PyPI	dataproperty	`1.1.0`	indirecta
PyPI	debugpy	`1.8.15`	indirecta
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirecta
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirecta
PyPI	depyf	`0.20.0`	indirecta
PyPI	detect-installer	`0.1.0`	indirecta
PyPI	dill	`0.3.8`	indirecta
PyPI	diskcache	`5.6.3`	indirecta
PyPI	distro	`1.9.0`	indirecta
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirecta
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirecta
PyPI	docutils	`0.20.1`	indirecta
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirecta
PyPI	etils	`1.13.0`	indirecta
PyPI	etils	`1.14.0`	indirecta
PyPI	evaluate	`0.4.6`	indirecta
PyPI	exceptiongroup	`1.3.0`	indirecta
PyPI	execnet	`2.1.1`	indirecta
PyPI	executing	`2.2.1`	indirecta
PyPI	fastapi	`0.136.0`	indirecta
PyPI	fastapi-cli	`0.0.29`	indirecta
PyPI	fastapi-cloud-cli	`0.22.2`	indirecta
PyPI	fastar	`0.11.0`	indirecta
PyPI	fastjsonschema	`2.21.1`	indirecta
PyPI	fastsafetensors	`0.3.3`	indirecta
PyPI	filelock	`3.18.0`	indirecta
PyPI	flashinfer-cubin	`0.6.8.post1`	indirecta
PyPI	flashinfer-python	`0.6.8.post1`	indirecta
PyPI	fonttools	`4.62.1`	indirecta
PyPI	fqdn	`1.5.1`	indirecta
PyPI	frozenlist	`1.7.0`	indirecta
PyPI	fsspec	`2025.3.0`	indirecta
PyPI	furo	`2023.9.10`	indirecta
PyPI	gguf	`0.19.0`	indirecta
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirecta
PyPI	gitpython	`3.1.45`	indirecta
PyPI	google-api-core	`2.30.3`	indirecta
PyPI	google-auth	`2.49.2`	indirecta
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PyPI	markdown-it-py	`3.0.0`	indirecta
PyPI	markupsafe	`3.0.2`	indirecta
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PyPI	mbstrdecoder	`1.1.5`	indirecta
PyPI	mcp	`1.28.1`	indirecta
PyPI	mdit-py-plugins	`0.5.0`	indirecta
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirecta
PyPI	mistral-common	`1.11.5`	indirecta
PyPI	mistune	`3.1.3`	indirecta
PyPI	ml-collections	`1.1.0`	indirecta
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PyPI	mmh3	`5.2.1`	indirecta
PyPI	model-hosting-container-standards	`0.1.16`	indirecta
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PyPI	pyjwt	`2.13.0`	indirecta
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirecta
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PyPI	pytest	`8.4.1`	indirecta
PyPI	pytest-cov	`6.2.1`	indirecta
PyPI	pytest-doctestplus	`1.4.0`	indirecta
PyPI	pytest-rerunfailures	`16.1`	indirecta
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirecta
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirecta
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PyPI	pytz	`2025.2`	indirecta
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PyPI	rapidfuzz	`3.14.5`	indirecta
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PyPI	scipy	`1.17.1`	indirecta
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PyPI	websockets	`16.1`	indirecta
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PyPI	widgetsnbextension	`4.0.14`	indirecta
PyPI	word2number	`1.1`	indirecta
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirecta
PyPI	xgrammar	`0.2.3`	indirecta
PyPI	xxhash	`3.5.0`	indirecta
PyPI	yarl	`1.20.1`	indirecta
PyPI	z3-solver	`4.15.4.0`	indirecta
PyPI	zipfile-zstd	`0.0.4`	indirecta
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirecta
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirecta

Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:transformer-lens@4.2.0 arrastra 104 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Paquete	Versión	Relación	Gravedad	Avisos	Corregido en
certifi	`2026.10.18`	indirecta	alta	2	`2026.10.19`

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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