Informe de salud del softwareesquema 0.27.0 · métricas 2.5.0 · 2026-08-01 10:06 UTC

datologyai / luxical

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 81 estrellas⑂ 7 forksdesde nov 2025Ver en GitHub ↗

datologyai/luxical tiene un índice de salud de 36 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es AI Readiness (61/100) y la más baja, Vitality (29/100). Se actualizó por última vez hace 231 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

global / 100

Débil

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 41 se calibra a 36 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

datologyaiOrganización

24 seguidores15 repositorios públicosdesde oct 2023

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	luxical	1.1.2	-	3	hace 249 días
PyPI	arrow-tokenize	1.0.2	-	3	hace 249 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

29En riesgo · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

15Crítico

Cómo se puntúa

3.6/36	Recencia de push — último push hace 231 días
2.1/36	Cadencia de commits — 3/52 semanas con commits
9.7/18	Volumen de commits — 11 commits en el último año
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	11
human_commit_share	—
days_since_last_push	231
active_weeks_last_year	3

Disciplina de publicación

50Moderado

Cómo se puntúa

16.2/27	Publica versiones — 1 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
16.2/36	Recencia de las versiones — última versión hace 249 días
12.6/27	Cadencia de publicación — cadencia desconocida (una sola versión)
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	1
latest_release_tag	v1.1.1
releases_from_tags	sí
days_since_latest_release	249
mean_days_between_releases	—

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?

43Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

37Débil

Cómo se puntúa

30.9/60	Estrellas — 81 estrellas
6.5/25	Forks — 7 forks
0/15	Observadores — 2 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	7
stars	81
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

50Moderado

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18	Guía CONTRIBUTING
0/13.5	Código de conducta
0/7.2	Plantilla de issues
0/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	—
has_contributing	no
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	no
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	no

Sostenibilidad y Gobernanza

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

35Débil · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

17Crítico

Cómo se puntúa

9/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 91% de los commits
2.7/13.5	Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Datos de entrada utilizados

bus_factor	1
contributors_sampled	2
top_contributor_share	0,909

Capacidad de respuesta a issues y PR

1Crítico

Cómo se puntúa

0/42	Resolución de issues — sin issues o sin datos
0/30	Aceptación de PR — sin PR decididos o sin datos
0/13	Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

merged_prs	0
open_issues	0
closed_issues	0
prs_merged_7d	—
prs_decided_7d	—
prs_merged_30d	—
prs_decided_30d	—
issue_closed_ratio	—
closed_unmerged_prs	0
first_time_authors_30d	—
first_time_prs_merged_30d	—
first_time_prs_decided_30d	—

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues, Aceptación de PR, newcomer_pr_acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

54Moderado

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20	Dominio verificado
10.1/25	Alcance del propietario — 24 seguidores de datologyai
14.4/25	Trayectoria — 15 repos públicos, cuenta de ~2 años

Datos de entrada utilizados

followers	24
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	datologyai
public_repos	15
account_age_days	1033

Mantenimiento de paquetes

83Excelente

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
26/35	Recencia de publicación — última publicación hace 249 días
12/20	Historial de versiones — 3 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	luxical, arrow-tokenize
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	249

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

54Moderado · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

60Moderado

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
0/16	Configuración de linter
0/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	no
has_precommit_config	no

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Los pesos restantes se han renormalizado.

Documentación

45Débil

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.datologyai.com
0/10	Descripción del repositorio
0/10	Topics
0/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	—
has_wiki	no
homepage	https://www.datologyai.com
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	no

Seguridad

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

40Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

25En riesgo

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — sin datos
0/2.5	CI-Tests — sin datos
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
0/7.5	Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5	Packaging — sin datos
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — no SAST tool detected
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 — 137 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	14
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	4
scorecard_aggregate	2,5

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): branch_protection, ci_tests, packaging, signed_releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40	Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	28
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

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:luxical@1.1.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 28 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.

61Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

75Bueno

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40	Historial de commits legible — sin datos

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
legible_history_share	—
agent_instruction_files	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	3058

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.

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

61Moderado

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — justfile
22/22	Pruebas automatizadas
0/11	Configuración de lint / formato
0/11	Verificación estática de tipos
10/10	Entorno reproducible — lockfile
0/10	Práctica demostrada con agentes — sin datos
0/8	Mantenimiento automatizado — sin datos
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	Cargo.lock, uv.lock
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	justfile
has_devcontainer	no
has_linter_config	no
typecheck_configs	—
agent_commit_share	—
toolchain_manifests	arrow_tokenize/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	—

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

55Moderado

Cómo se puntúa

0/45	Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55	Tamaños de archivo manejables — 0/22 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	20.352
source_files_sampled	22
oversized_source_files	0

Interfaces legibles por máquina

40Débil

Cómo se puntúa

0/40	Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20	Servidor MCP
40/40	Ejemplos ejecutables — notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	notebooks
has_mcp_signal	no
api_schema_files	—

Datos clave

81estrellas de GitHub

2contribuidores

11commits en los últimos 12 meses

231días desde el último push

1versiones publicadas

1factor bus

0issues abiertas

crates.io, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Could not fetch crates package 'arrow_tokenize' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 7 ⇿

0Estrellas

7Forks

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.

OpenSSF Scorecard 2.5 / 10

2.5agregado

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 · 2026-08-01 10:06 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
n/d	CI-Tests	no pull request found
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
0	Maintained	0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
n/d	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	no SAST tool detected
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	137 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 16

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
crates.io	tokenizers	`0.21.1`	arrow_tokenize/Cargo.toml
crates.io	pyo3	`0.24.1`	arrow_tokenize/Cargo.toml
crates.io	arrow	`55.1.0`	arrow_tokenize/Cargo.toml
crates.io	arrow-array	`55.1.0`	arrow_tokenize/Cargo.toml
crates.io	arrow-data	`55.1.0`	arrow_tokenize/Cargo.toml
crates.io	rayon	`1.10.0`	arrow_tokenize/Cargo.toml
PyPI	pyarrow	`>=20.0.0`	arrow_tokenize/pyproject.toml
PyPI	tokenizers	`>=0.21.1`	arrow_tokenize/pyproject.toml
PyPI	arrow-tokenize	`—`	pyproject.toml
PyPI	numba	`>=0.61.2`	pyproject.toml
PyPI	scipy	`>=1.15.3`	pyproject.toml
PyPI	torch	`>=2.5.0`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.65.0`	pyproject.toml
PyPI	uniplot	`>=0.21.2`	pyproject.toml
PyPI	s3fs	`>=2024.9.0`	pyproject.toml
PyPI	fsspec	`>=2024.9.0`	pyproject.toml

Todas las dependencias 444

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 18 paquetes directos y 426 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
crates.io	arrow	`55.1.0`	directa
crates.io	arrow-array	`55.1.0`	directa
crates.io	arrow-data	`55.1.0`	directa
crates.io	pyo3	`0.24.2`	directa
crates.io	rayon	`1.10.0`	directa
crates.io	tokenizers	`0.21.1`	directa
PyPI	fsspec	`2025.10.0`	directa
PyPI	fsspec	`2025.5.1`	directa
PyPI	numba	`0.62.1`	directa
PyPI	pyarrow	`20.0.0`	directa
PyPI	pyarrow	`22.0.0`	directa
PyPI	s3fs	`2025.10.0`	directa
PyPI	scipy	`1.16.3`	directa
PyPI	tokenizers	`0.21.1`	directa
PyPI	tokenizers	`0.22.1`	directa
PyPI	torch	`2.9.1`	directa
PyPI	tqdm	`4.67.1`	directa
PyPI	uniplot	`0.21.4`	directa
crates.io	adler2	`2.0.0`	indirecta
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirecta
crates.io	aho-corasick	`1.1.3`	indirecta
crates.io	android-tzdata	`0.1.1`	indirecta
crates.io	android_system_properties	`0.1.5`	indirecta
crates.io	arrow-arith	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-buffer	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-cast	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-csv	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-ipc	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-json	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-ord	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-row	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-schema	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-select	`55.1.0`	indirecta
crates.io	arrow-string	`55.1.0`	indirecta
crates.io	atoi	`2.0.0`	indirecta
crates.io	autocfg	`1.4.0`	indirecta
crates.io	base64	`0.13.1`	indirecta
crates.io	base64	`0.22.1`	indirecta
crates.io	bitflags	`2.9.1`	indirecta
crates.io	bumpalo	`3.18.1`	indirecta
crates.io	byteorder	`1.5.0`	indirecta
crates.io	bytes	`1.10.1`	indirecta
crates.io	cc	`1.2.26`	indirecta
crates.io	cfg-if	`1.0.0`	indirecta
crates.io	chrono	`0.4.41`	indirecta
crates.io	console	`0.15.11`	indirecta
crates.io	const-random	`0.1.18`	indirecta
crates.io	const-random-macro	`0.1.16`	indirecta
crates.io	core-foundation-sys	`0.8.7`	indirecta
crates.io	crc32fast	`1.4.2`	indirecta
crates.io	crossbeam-deque	`0.8.6`	indirecta
crates.io	crossbeam-epoch	`0.9.18`	indirecta
crates.io	crossbeam-utils	`0.8.21`	indirecta
crates.io	crunchy	`0.2.3`	indirecta
crates.io	csv	`1.3.1`	indirecta
crates.io	csv-core	`0.1.12`	indirecta
crates.io	darling	`0.20.11`	indirecta
crates.io	darling_core	`0.20.11`	indirecta
crates.io	darling_macro	`0.20.11`	indirecta
crates.io	derive_builder	`0.20.2`	indirecta
crates.io	derive_builder_core	`0.20.2`	indirecta
crates.io	derive_builder_macro	`0.20.2`	indirecta
crates.io	dirs	`5.0.1`	indirecta
crates.io	dirs-sys	`0.4.1`	indirecta
crates.io	displaydoc	`0.2.5`	indirecta
crates.io	either	`1.15.0`	indirecta
crates.io	encode_unicode	`1.0.0`	indirecta
crates.io	equivalent	`1.0.2`	indirecta
crates.io	esaxx-rs	`0.1.10`	indirecta
crates.io	flatbuffers	`25.2.10`	indirecta
crates.io	flate2	`1.1.2`	indirecta
crates.io	fnv	`1.0.7`	indirecta
crates.io	form_urlencoded	`1.2.1`	indirecta
crates.io	getrandom	`0.2.16`	indirecta
crates.io	getrandom	`0.3.3`	indirecta
crates.io	half	`2.6.0`	indirecta
crates.io	hashbrown	`0.15.4`	indirecta
crates.io	heck	`0.5.0`	indirecta
crates.io	hf-hub	`0.4.2`	indirecta
crates.io	http	`1.3.1`	indirecta
crates.io	iana-time-zone	`0.1.63`	indirecta
crates.io	iana-time-zone-haiku	`0.1.2`	indirecta
crates.io	icu_collections	`2.0.0`	indirecta
crates.io	icu_locale_core	`2.0.0`	indirecta
crates.io	icu_normalizer	`2.0.0`	indirecta
crates.io	icu_normalizer_data	`2.0.0`	indirecta
crates.io	icu_properties	`2.0.1`	indirecta
crates.io	icu_properties_data	`2.0.1`	indirecta
crates.io	icu_provider	`2.0.0`	indirecta
crates.io	ident_case	`1.0.1`	indirecta
crates.io	idna	`1.0.3`	indirecta
crates.io	idna_adapter	`1.2.1`	indirecta
crates.io	indexmap	`2.9.0`	indirecta
crates.io	indicatif	`0.17.11`	indirecta
crates.io	indoc	`2.0.6`	indirecta
crates.io	itertools	`0.11.0`	indirecta
crates.io	itertools	`0.13.0`	indirecta
crates.io	itoa	`1.0.15`	indirecta
crates.io	js-sys	`0.3.77`	indirecta
crates.io	lazy_static	`1.5.0`	indirecta
crates.io	lexical-core	`1.0.5`	indirecta
crates.io	lexical-parse-float	`1.0.5`	indirecta
crates.io	lexical-parse-integer	`1.0.5`	indirecta
crates.io	lexical-util	`1.0.6`	indirecta
crates.io	lexical-write-float	`1.0.5`	indirecta
crates.io	lexical-write-integer	`1.0.5`	indirecta
crates.io	libc	`0.2.172`	indirecta
crates.io	libm	`0.2.15`	indirecta
crates.io	libredox	`0.1.3`	indirecta
crates.io	litemap	`0.8.0`	indirecta
crates.io	log	`0.4.27`	indirecta
crates.io	macro_rules_attribute	`0.2.2`	indirecta
crates.io	macro_rules_attribute-proc_macro	`0.2.2`	indirecta
crates.io	memchr	`2.7.4`	indirecta
crates.io	memoffset	`0.9.1`	indirecta
crates.io	minimal-lexical	`0.2.1`	indirecta
crates.io	miniz_oxide	`0.8.8`	indirecta
crates.io	monostate	`0.1.14`	indirecta
crates.io	monostate-impl	`0.1.14`	indirecta
crates.io	nom	`7.1.3`	indirecta
crates.io	num	`0.4.3`	indirecta
crates.io	num-bigint	`0.4.6`	indirecta
crates.io	num-complex	`0.4.6`	indirecta
crates.io	num-integer	`0.1.46`	indirecta
crates.io	num-iter	`0.1.45`	indirecta
crates.io	num-rational	`0.4.2`	indirecta
crates.io	num-traits	`0.2.19`	indirecta
crates.io	number_prefix	`0.4.0`	indirecta
crates.io	once_cell	`1.21.3`	indirecta
crates.io	onig	`6.5.1`	indirecta
crates.io	onig_sys	`69.9.1`	indirecta
crates.io	option-ext	`0.2.0`	indirecta
crates.io	paste	`1.0.15`	indirecta
crates.io	percent-encoding	`2.3.1`	indirecta
crates.io	pkg-config	`0.3.32`	indirecta
crates.io	portable-atomic	`1.11.1`	indirecta
crates.io	potential_utf	`0.1.2`	indirecta
crates.io	ppv-lite86	`0.2.21`	indirecta
crates.io	proc-macro2	`1.0.95`	indirecta
crates.io	pyo3-build-config	`0.24.2`	indirecta
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crates.io	webpki-roots	`0.26.11`	indirecta
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crates.io	winapi	`0.3.9`	indirecta
crates.io	winapi-i686-pc-windows-gnu	`0.4.0`	indirecta
crates.io	winapi-x86_64-pc-windows-gnu	`0.4.0`	indirecta
crates.io	windows-core	`0.61.2`	indirecta
crates.io	windows-implement	`0.60.0`	indirecta
crates.io	windows-interface	`0.59.1`	indirecta
crates.io	windows-link	`0.1.1`	indirecta
crates.io	windows-result	`0.3.4`	indirecta
crates.io	windows-strings	`0.4.2`	indirecta
crates.io	windows-sys	`0.48.0`	indirecta
crates.io	windows-sys	`0.52.0`	indirecta
crates.io	windows-sys	`0.59.0`	indirecta
crates.io	windows-targets	`0.48.5`	indirecta
crates.io	windows-targets	`0.52.6`	indirecta
crates.io	windows_aarch64_gnullvm	`0.48.5`	indirecta
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PyPI	certifi	`2025.11.12`	indirecta
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PyPI	jaraco-context	`6.0.1`	indirecta
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PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-client	`8.6.3`	indirecta
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-events	`0.12.0`	indirecta
PyPI	jupyter-lsp	`2.3.0`	indirecta
PyPI	jupyter-server	`2.17.0`	indirecta
PyPI	jupyter-server-terminals	`0.5.3`	indirecta
PyPI	jupyterlab	`4.5.0`	indirecta
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PyPI	jupyterlab-widgets	`3.0.16`	indirecta
PyPI	keyring	`25.7.0`	indirecta
PyPI	kiwisolver	`1.4.9`	indirecta
PyPI	lark	`1.3.1`	indirecta
PyPI	llvmlite	`0.45.1`	indirecta
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirecta
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirecta
PyPI	matplotlib	`3.10.7`	indirecta
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.1`	indirecta
PyPI	maturin	`1.10.2`	indirecta
PyPI	maturin	`1.8.7`	indirecta
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirecta
PyPI	mistune	`3.1.4`	indirecta
PyPI	more-itertools	`10.8.0`	indirecta
PyPI	mpmath	`1.3.0`	indirecta
PyPI	multidict	`6.7.0`	indirecta
PyPI	multiprocess	`0.70.18`	indirecta
PyPI	nbclient	`0.10.2`	indirecta
PyPI	nbconvert	`7.16.6`	indirecta
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirecta
PyPI	nest-asyncio	`1.6.0`	indirecta
PyPI	networkx	`3.6`	indirecta
PyPI	nh3	`0.3.2`	indirecta
PyPI	nodeenv	`1.9.1`	indirecta
PyPI	notebook-shim	`0.2.4`	indirecta
PyPI	numpy	`2.3.5`	indirecta
PyPI	nvidia-cublas-cu12	`12.8.4.1`	indirecta
PyPI	nvidia-cuda-cupti-cu12	`12.8.90`	indirecta
PyPI	nvidia-cuda-nvrtc-cu12	`12.8.93`	indirecta
PyPI	nvidia-cuda-runtime-cu12	`12.8.90`	indirecta
PyPI	nvidia-cudnn-cu12	`9.10.2.21`	indirecta
PyPI	nvidia-cufft-cu12	`11.3.3.83`	indirecta
PyPI	nvidia-cufile-cu12	`1.13.1.3`	indirecta
PyPI	nvidia-curand-cu12	`10.3.9.90`	indirecta
PyPI	nvidia-cusolver-cu12	`11.7.3.90`	indirecta
PyPI	nvidia-cusparse-cu12	`12.5.8.93`	indirecta
PyPI	nvidia-cusparselt-cu12	`0.7.1`	indirecta
PyPI	nvidia-nccl-cu12	`2.27.5`	indirecta
PyPI	nvidia-nvjitlink-cu12	`12.8.93`	indirecta
PyPI	nvidia-nvshmem-cu12	`3.3.20`	indirecta
PyPI	nvidia-nvtx-cu12	`12.8.90`	indirecta
PyPI	overrides	`7.7.0`	indirecta
PyPI	packaging	`25.0`	indirecta
PyPI	pandas	`2.3.3`	indirecta
PyPI	pandocfilters	`1.5.1`	indirecta
PyPI	parso	`0.8.5`	indirecta
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirecta
PyPI	pillow	`12.0.0`	indirecta
PyPI	platformdirs	`4.5.0`	indirecta
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirecta
PyPI	prometheus-client	`0.23.1`	indirecta
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirecta
PyPI	propcache	`0.4.1`	indirecta
PyPI	psutil	`7.1.3`	indirecta
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirecta
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirecta
PyPI	pybind11	`3.0.1`	indirecta
PyPI	pycparser	`2.23`	indirecta
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirecta
PyPI	pyparsing	`3.2.5`	indirecta
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PyPI	pytest	`9.0.1`	indirecta
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	indirecta
PyPI	python-json-logger	`4.0.0`	indirecta
PyPI	pytz	`2025.2`	indirecta
PyPI	pywin32-ctypes	`0.2.3`	indirecta
PyPI	pywinpty	`3.0.2`	indirecta
PyPI	pyyaml	`6.0.2`	indirecta
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirecta
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PyPI	readchar	`4.2.1`	indirecta
PyPI	readme-renderer	`44.0`	indirecta
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirecta
PyPI	regex	`2025.11.3`	indirecta
PyPI	requests	`2.32.4`	indirecta
PyPI	requests	`2.32.5`	indirecta
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	indirecta
PyPI	rfc3339-validator	`0.1.4`	indirecta
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PyPI	rfc3986-validator	`0.1.1`	indirecta
PyPI	rfc3987-syntax	`1.1.0`	indirecta
PyPI	rich	`14.2.0`	indirecta
PyPI	rpds-py	`0.29.0`	indirecta
PyPI	ruff	`0.14.6`	indirecta
PyPI	safetensors	`0.7.0`	indirecta
PyPI	scikit-learn	`1.7.2`	indirecta
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PyPI	setuptools	`80.9.0`	indirecta
PyPI	six	`1.17.0`	indirecta
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirecta
PyPI	soupsieve	`2.8`	indirecta
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirecta
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirecta
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirecta
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirecta
PyPI	tinycss2	`1.4.0`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.2`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirecta
PyPI	transformers	`4.57.1`	indirecta
PyPI	triton	`3.5.1`	indirecta
PyPI	twine	`6.2.0`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.14.0`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirecta
PyPI	tzdata	`2025.2`	indirecta
PyPI	uri-template	`1.3.0`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.4.0`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.5.0`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.2.14`	indirecta
PyPI	webcolors	`25.10.0`	indirecta
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirecta
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirecta
PyPI	widgetsnbextension	`4.0.15`	indirecta
PyPI	wrapt	`1.17.3`	indirecta
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirecta
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirecta
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirecta

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:luxical@1.1.2 arrastra 28 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

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 v2.5.0, esquema v0.27.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.

Índice de salud del software

Perfil de puntuación

Titularidad

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Datos clave

Advertencias de recopilación de datos

Más detalle

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