Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-22 03:25 UTC

castorini / rank_llm

RankLLM is a Python toolkit for reproducible information retrieval research using rerankers, with a focus on listwise reranking.

PythonApache-2.0★ 660 estrellas⑂ 108 forksdesde ago 2023Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

castorini/rank_llm tiene un índice de salud de 83 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (87/100) y la más baja, Vitality (53/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

83
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.

83
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 70 se calibra a 83 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

CastoriniOrganización
230 seguidores123 repositorios públicosdesde abr 2017

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
PyPIrank-llm0.26.013.75828hace 0 díasprompt-decoderrankvicunarankzephyrrankllminformation-retrievalneural-rankingllmlistwisepointwisefirstmistral

Métricas por categoría

Vitalidad

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

53Moderado · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

87Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
22.8/36Cadencia de commits — 33/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 105 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year105
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Disciplina de publicación

1Crítico
Cómo se puntúa
0/27Publica versiones — sin versiones publicadas
0/36Recencia de las versiones — sin versiones
0/27Cadencia de publicación — sin versiones
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count0
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?

71Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

67Bueno
Cómo se puntúa
45.7/60Estrellas — 660 estrellas
16.9/25Forks — 108 forks
4.7/15Observadores — 8 observadores
Datos de entrada utilizados
forks108
stars660
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

69Bueno
Cómo se puntúa
55.2/80Descargas mensuales — 13.758 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesrank-llm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads13.758
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

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

81Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

76Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
16.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 28% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 51 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled51
top_contributor_share0,284

Capacidad de respuesta a issues y PR

82Excelente
Cómo se puntúa
33.9/42Resolución de issues — 81% de issues cerradas
25.5/30Aceptación de PR — 290/341 PR decididos fusionados
9.1/13Newcomer PR acceptance — 7/10 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs290
open_issues20
closed_issues84
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d17
prs_decided_30d21
issue_closed_ratio0,808
closed_unmerged_prs51
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d10

Propiedad y custodia

72Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
17/25Alcance del propietario — 230 seguidores de castorini
25/25Trayectoria — 123 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers230
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_logincastorini
public_repos123
account_age_days3490

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 28 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesrank-llm
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

87Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

80Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — http://rankllm.ai
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikino
homepagehttp://rankllm.ai
docs_sitehttp://rankllm.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?

57Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

46Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5CI-Tests — 29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 163 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories261
affected_packages27
assessed_packages270
unassessed_packages6
affected_by_severitycritical 5, high 14, moderate 8
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 270 dependencias resueltas con OSV. 6 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

59Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 92 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,92
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5195

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

51Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
8/10Práctica demostrada con agentes — 4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.7/55Tamaños de archivo manejables — 1/186 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes87.135
source_files_sampled186
oversized_source_files1

Interfaces legibles por máquina

33En riesgo
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
20/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

660estrellas de GitHub
51contribuidores
105commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
0versiones publicadas
3factor bus
20issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:rank-llm@0.26.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 108 ⇿
0Estrellas
108Forks

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.

02040608010012010742023-092025-042026-10

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6agregado

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 03:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal 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
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities163 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 276

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 276 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccelerate1.13.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanthropic0.97.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIapache-tvm-ffi0.1.9indirecta
PyPIastor0.8.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIbitsandbytes0.49.2indirecta
PyPIblake31.0.8indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIboto31.43.81indirecta
PyPIbotocore1.43.81indirecta
PyPIcachetools7.1.0indirecta
PyPIcbor26.0.1indirecta
PyPIcertifi2026.4.22indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.3.3indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcompressed-tensors0.15.0.1indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcronsim2.7indirecta
PyPIcryptography47.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings13.2.0indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.4indirecta
PyPIcuda-python13.2.0indirecta
PyPIcuda-tile1.3.0indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcyclopts5.0.0a6indirecta
PyPIdacite—indirecta
PyPIdacite1.9.2indirecta
PyPIdatasets4.8.5indirecta
PyPIdeepspeed0.18.9indirecta
PyPIdepyf0.20.0indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdiskcache5.6.3indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIeinops0.8.2indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfaiss-cpu1.13.2indirecta
PyPIfakeredis2.34.1indirecta
PyPIfastapi0.136.1indirecta
PyPIfastapi-cli0.0.24indirecta
PyPIfastapi-cloud-cli0.17.1indirecta
PyPIfastar0.11.0indirecta
PyPIfastmcp2.14.7indirecta
PyPIfastsafetensors0.3indirecta
PyPIfastuuid0.14.0indirecta
PyPIfilelock3.29.0indirecta
PyPIflashinfer-cubin0.6.8.post1indirecta
PyPIflashinfer-python0.6.8.post1indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIftfy—indirecta
PyPIftfy6.3.1indirecta
PyPIgguf0.18.0indirecta
PyPIgoogle-auth2.50.0indirecta
PyPIgoogle-genai2.7.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0indirecta
PyPIgrpcio1.80.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.6.0indirecta
PyPIhjson3.1.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.7.1indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIhuggingface-hub—indirecta
PyPIhuggingface-hub1.13.0indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.13indirecta
PyPIijson3.5.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinteregular0.3.3indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.4.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.14.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjoserfc1.6.4indirecta
PyPIjsonref1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-path0.4.6indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.1indirecta
PyPIlark1.2.2indirecta
PyPIlitellm1.98.0indirecta
PyPIllguidance1.3.0indirecta
PyPIllvmlite0.47.0indirecta
PyPIlm-format-enforcer0.11.3indirecta
PyPIloguru0.7.3indirecta
PyPIlupa2.8indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImcp1.27.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistral-common1.11.1indirecta
PyPIml-dtypes0.5.4indirecta
PyPImodel-hosting-container-standards0.1.14indirecta
PyPImore-itertools11.0.2indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImsgspec0.21.1indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImultiprocess0.70.19indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPIninja1.13.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumba0.65.0indirecta
PyPInumpy2.3.5indirecta
PyPInumpy2.4.4indirecta
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirecta
PyPInvidia-cudnn-frontend1.18.0indirecta
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-cu130.8.0indirecta
PyPInvidia-cutlass-dsl4.5.1indirecta
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.5.1indirecta
PyPInvidia-ml-py13.595.45indirecta
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirecta
PyPIonnxruntime1.25.1indirecta
PyPIopenai2.33.0indirecta
PyPIopenai-harmony0.0.8indirecta
PyPIopenapi-pydantic0.5.1indirecta
PyPIopencv-python-headless4.13.0.92indirecta
PyPIopentelemetry-api1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-sdk1.41.1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions-ai0.5.1indirecta
PyPIoutlines-core0.2.14indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas3.0.2indirecta
PyPIpartial-json-parser0.2.1.1.post7indirecta
PyPIpathable0.5.0indirecta
PyPIpathvalidate3.3.1indirecta
PyPIpillow12.2.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIprometheus-client0.25.0indirecta
PyPIprometheus-fastapi-instrumentator7.1.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIprotobuf6.33.6indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirecta
PyPIpy-key-value-aio0.3.0indirecta
PyPIpy-key-value-shared0.3.0indirecta
PyPIpyarrow24.0.0indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpybase641.4.3indirecta
PyPIpycountry26.2.16indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.3indirecta
PyPIpydantic-core2.46.3indirecta
PyPIpydantic-extra-types2.11.1indirecta
PyPIpydantic-settings2.15.0indirecta
PyPIpydocket0.18.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyjnius1.7.0indirecta
PyPIpyjwt2.12.1indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyperclip1.11.0indirecta
PyPIpyserini2.4.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.2.2indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-json-logger4.1.0indirecta
PyPIpython-multipart0.0.27indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpyyaml—indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIquack-kernels0.4.1indirecta
PyPIrank-llm0.26.0indirecta
PyPIredis8.0.0b2indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.4.4indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIrequests2.33.1indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrich-toolkit0.19.7indirecta
PyPIrignore0.7.6indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.12indirecta
PyPIs3transfer0.19.2indirecta
PyPIsafetensors0.8.0rc0indirecta
PyPIscikit-learn1.8.0indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIsecretstorage3.5.0indirecta
PyPIsentencepiece0.2.1indirecta
PyPIsentry-sdk3.0.0a7indirecta
PyPIsetproctitle1.3.7indirecta
PyPIsetuptools80.10.2indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsse-starlette3.4.1indirecta
PyPIstarlette0.52.1indirecta
PyPIsupervisor4.3.0indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItenacity9.1.4indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItiktoken0.12.0indirecta
PyPItilelang0.1.9indirecta
PyPItokenizers0.23.0rc0indirecta
PyPItorch2.11.0indirecta
PyPItorch-c-dlpack-ext0.1.5indirecta
PyPItorchaudio2.11.0indirecta
PyPItorchvision0.26.0indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItransformers5.7.0indirecta
PyPItriton3.6.0indirecta
PyPItyper0.25.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.2indirecta
PyPIuncalled-for0.3.1indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIuvicorn0.46.0indirecta
PyPIuvloop0.22.1indirecta
PyPIvirtualenv21.3.0indirecta
PyPIvllm0.20.1indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwcwidth0.7.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
PyPIxgrammar0.2.0indirecta
PyPIxxhash3.7.0indirecta
PyPIyarl1.23.0indirecta
PyPIz3-solver4.15.4.0indirecta
PyPIzipp3.23.1indirecta
Avisos de dependencias 27

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 270 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 27 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 6 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
anyio4.13.0indirectacrítica44.14.2
fastmcp2.14.7indirectacrítica63.2.0
pillow12.2.0indirectacrítica5413.0.0
pyjwt2.12.1indirectacrítica292.15.0
vllm0.20.1indirectacrítica660.32.0
accelerate1.13.0indirectaalta2—
aiohttp3.14.3indirectaalta83.14.4
certifi2026.4.22indirectaalta22026.10.19
cryptography47.0.0indirectaalta750.0.0
fsspec2026.2.0indirectaalta22026.6.0
joserfc1.6.4indirectaalta41.6.8
mcp1.27.0indirectaalta72.2.0
msgpack1.1.2indirectaalta21.2.1
pyasn10.6.3indirectaalta60.6.4
python-multipart0.0.27indirectaalta80.0.31
starlette0.52.1indirectaalta101.3.1
transformers5.7.0indirectaalta45.10.0
urllib32.6.3indirectaalta102.8.0
virtualenv21.3.0indirectaalta1521.14.9
authlib1.7.0indirectamoderada21.7.1
datasets4.8.5indirectamoderada25.0.1
diskcache5.6.3indirectamoderada2—
idna3.13indirectamoderada23.15
multidict6.7.1indirectamoderada26.9.1
setuptools80.10.2indirectamoderada283.0.0
torch2.11.0indirectamoderada12.13.0
werkzeug3.1.8indirectamoderada23.1.9

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

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con castorini/rank_llm. Leer en paralelo →

100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Excepcional98Unstructured-IO/unstructuredConvert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structured formats for language models. Visit our website to learn more about our enterprise grade Platform product for production grade workflows, partitioning, enrichments, chunking and embedding.Excepcional96onyx-dot-app/onyxOpen Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLMExcepcional96NVIDIA/raftRAFT contains fundamental widely-used algorithms and primitives for machine learning and information retrieval. The algorithms are CUDA-accelerated and form building blocks for more easily writing high performance applications.Excepcional100run-llama/llama_indexLlamaIndex is the document processing platform for AIExcepcional100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Excepcional

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.