Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-09 07:11 UTC

jupyterlab / jupyterlab_pygments

Pygments theme making use of JupyterLab CSS variables

Python · Jupyter NotebookBSD-3-Clause★ 81 estrellas⑂ 65 forksdesde may 2019Ver en GitHub ↗

jupyterlab/jupyterlab_pygments tiene un índice de salud de 30 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda En riesgo. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (75/100) y la más baja, Vitality (13/100). Se actualizó por última vez hace 735 días. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

global / 100

En riesgo

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 50 se calibra a 50 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

JupyterLabOrganización · dominio verificado

1613 seguidores67 repositorios públicosdesde oct 2016

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	Etiquetas
npm	jupyterlab_pygments	0.2.2	13	2	hace 1608 días	jupyter jupyterlab jupyterlab-extension
PyPI	jupyterlab_pygments	0.3.0	51.488.266	7	hace 1020 días	—

Métricas por categoría

Vitalidad

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

13Crítico · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

1Crítico

Alerta de abandono

Ha llegado trabajo y nadie se ha ocupado de él

ningún commit humano en 1020 díascommits automatizados excluidospull requests sin respuestaincidencias sin respuestaOpenSSF Scorecard lo reporta sin mantenimientoCalificación general: techo En riesgo

El silencio por sí solo nunca es el hallazgo: una biblioteca pequeña y terminada puede no necesitar commits durante años. Esta alerta exige ambas cosas: mucho tiempo sin un commit humano y obligaciones que el proyecto visiblemente no atiende. Los commits automatizados no cuentan como mantenimiento.

Cómo se evalúa el abandono

Cómo se puntúa

0/36	Recencia de push — último push hace 735 días
0/36	Cadencia de commits — 0/52 semanas con commits
0/18	Volumen de commits — 0 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	0
human_commit_share	0,902
days_since_last_push	735
active_weeks_last_year	0

Disciplina de publicación

32En riesgo

Cómo se puntúa

16.2/27	Publica versiones — 7 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
0/36	Recencia de las versiones — última versión hace 1020 días
12.6/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~273,8 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	7
latest_release_tag	0.3.0
releases_from_tags	sí
days_since_latest_release	1020
mean_days_between_releases	273,8

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?

69Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

52Moderado

Cómo se puntúa

30.9/60	Estrellas — 81 estrellas
15.1/25	Forks — 65 forks
5.8/15	Observadores — 12 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	65
stars	81
watchers	12
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

65Bueno

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (BSD-3-Clause)
0/18	Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5	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	0
has_contributing	no
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	sí
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	no

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional

Cómo se puntúa

80/80	Descargas mensuales — 51.488.279 descargas/mes en npm, pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	jupyterlab_pygments, jupyterlab_pygments
dependents	—
ecosystems	npm, pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	51.488.279
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?

75Bueno · 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)
17.2/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 24% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 10 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 42 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	3
contributors_sampled	10
top_contributor_share	0,236

Capacidad de respuesta a issues y PR

56Moderado

Cómo se puntúa

25.2/42	Resolución de issues — 60% de issues cerradas
16/30	Aceptación de PR — 16/30 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
7.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/2 approved changesets -- score normalized to 5

Datos de entrada utilizados

merged_prs	16
open_issues	8
closed_issues	12
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,6
closed_unmerged_prs	14
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

98Excepcional

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20	Dominio verificado
23.1/25	Alcance del propietario — 1613 seguidores de jupyterlab
25/25	Trayectoria — 67 repos públicos, cuenta de ~9 años

Datos de entrada utilizados

followers	1613
owner_type	Organization
is_verified	sí
owner_login	jupyterlab
public_repos	67
account_age_days	3618

Mantenimiento de paquetes

69Bueno

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en npm, pypi
4/35	Recencia de publicación — última publicación hace 1020 días
20/20	Historial de versiones — 7 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	jupyterlab_pygments, jupyterlab_pygments
ecosystems	npm, pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	1020

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

44Débil · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

40Débil

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
0/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — package.json ("eslintConfig", "prettier")
0/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	no
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	no

Documentación

50Moderado

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
0/15	Sitio de documentación / página del proyecto
10/10	Descripción del repositorio
0/10	Topics
10/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	—
has_wiki	sí
homepage	—
docs_site	—
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	sí

Seguridad

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

50Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

42Débil

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5	Code-Review — Found 1/2 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5	Contributors — project has 42 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — 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 — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 51 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	4,2

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

Avisos de dependencias

82Excelente

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
12.8/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — 1 afectados: sanitize-html 2.7.3 (moderate 6.1)
34.7/40	Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 928 días

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	4
affected_packages	1
assessed_packages	198
unassessed_packages	0
affected_by_severity	moderate 1
direct_affected_packages	0

Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de npm:jupyterlab_pygments@0.2.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 198 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.

48Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

16Crítico

Cómo se puntúa

0/45	Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
16.5/40	Historial de commits legible — 17 de 55 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,309
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

40Débil

Cómo se puntúa

0/18	Arranque con un solo comando
0/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — package.json ("eslintConfig", "prettier")
11/11	Verificación estática de tipos — tsconfig.json
10/10	Entorno reproducible — lockfile
0/10	Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 61
8/8	Mantenimiento automatizado — 6 de los últimos 61 commits son 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	no
lockfiles	yarn.lock
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	—
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	tsconfig.json
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,098

Legibilidad del código para modelos

82Excelente

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (tsconfig.json)
55/55	Tamaños de archivo manejables — 0/6 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	8492
source_files_sampled	6
oversized_source_files	0

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 — notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	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

81estrellas de GitHub

10contribuidores

0commits en los últimos 12 meses

735días desde el último push

7versiones publicadas

3factor bus

8issues abiertas

npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 65 ⇿

0Estrellas

65Forks

7Versiones

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 0Menor 3Parche 4

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 4.2 / 10

4.2agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-09 07:11 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
0	CI-Tests	0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5	Code-Review	Found 1/2 approved changesets -- score normalized to 5
10	Contributors	project has 42 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	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	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10	Security-Policy	security policy file detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	51 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 2

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
npm	@jupyterlab/application	`^4.0.8`	package.json
npm	@types/node	`^20.9.0`	package.json

Todas las dependencias 586

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 584 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
npm	@jupyterlab/application	`4.0.8`	directa
npm	@types/node	`20.9.0`	directa
npm	@aashutoshrathi/word-wrap	`1.2.6`	indirecta
npm	@babel/code-frame	`7.22.13`	indirecta
npm	@babel/helper-validator-identifier	`7.22.20`	indirecta
npm	@babel/highlight	`7.22.20`	indirecta
npm	@codemirror/state	`6.3.1`	indirecta
npm	@csstools/css-parser-algorithms	`2.3.2`	indirecta
npm	@csstools/css-tokenizer	`2.2.1`	indirecta
npm	@csstools/media-query-list-parser	`2.1.5`	indirecta
npm	@csstools/selector-specificity	`3.0.0`	indirecta
npm	@discoveryjs/json-ext	`0.5.7`	indirecta
npm	@eslint-community/eslint-utils	`4.4.0`	indirecta
npm	@eslint-community/regexpp	`4.10.0`	indirecta
npm	@eslint/eslintrc	`2.1.3`	indirecta
npm	@eslint/js	`8.53.0`	indirecta
npm	@fortawesome/fontawesome-free	`5.15.4`	indirecta
npm	@humanwhocodes/config-array	`0.11.13`	indirecta
npm	@humanwhocodes/module-importer	`1.0.1`	indirecta
npm	@humanwhocodes/object-schema	`2.0.1`	indirecta
npm	@isaacs/cliui	`8.0.2`	indirecta
npm	@jridgewell/gen-mapping	`0.3.3`	indirecta
npm	@jridgewell/resolve-uri	`3.1.1`	indirecta
npm	@jridgewell/set-array	`1.1.2`	indirecta
npm	@jridgewell/source-map	`0.3.5`	indirecta
npm	@jridgewell/sourcemap-codec	`1.4.15`	indirecta
npm	@jridgewell/trace-mapping	`0.3.20`	indirecta
npm	@jupyter/ydoc	`1.1.1`	indirecta
npm	@jupyterlab/apputils	`4.1.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/builder	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/codeeditor	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/coreutils	`6.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/docregistry	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/nbformat	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/observables	`5.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/rendermime	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/rendermime-interfaces	`3.8.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/services	`7.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/settingregistry	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/statedb	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/statusbar	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/translation	`4.0.8`	indirecta
npm	@jupyterlab/ui-components	`4.0.8`	indirecta
npm	@lumino/algorithm	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/application	`2.3.0`	indirecta
npm	@lumino/collections	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/commands	`2.2.0`	indirecta
npm	@lumino/coreutils	`2.1.2`	indirecta
npm	@lumino/disposable	`2.1.2`	indirecta
npm	@lumino/domutils	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/dragdrop	`2.1.4`	indirecta
npm	@lumino/keyboard	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/messaging	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/polling	`2.1.2`	indirecta
npm	@lumino/properties	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/signaling	`2.1.2`	indirecta
npm	@lumino/virtualdom	`2.0.1`	indirecta
npm	@lumino/widgets	`2.3.1`	indirecta
npm	@nodelib/fs.scandir	`2.1.5`	indirecta
npm	@nodelib/fs.stat	`2.0.5`	indirecta
npm	@nodelib/fs.walk	`1.2.8`	indirecta
npm	@pkgjs/parseargs	`0.11.0`	indirecta
npm	@pkgr/utils	`2.4.2`	indirecta
npm	@rjsf/core	`5.13.6`	indirecta
npm	@rjsf/utils	`5.13.6`	indirecta
npm	@types/eslint	`8.44.7`	indirecta
npm	@types/eslint-scope	`3.7.7`	indirecta
npm	@types/estree	`1.0.5`	indirecta
npm	@types/json-schema	`7.0.15`	indirecta
npm	@types/minimist	`1.2.5`	indirecta
npm	@types/normalize-package-data	`2.4.4`	indirecta
npm	@types/prop-types	`15.7.10`	indirecta
npm	@types/react	`18.2.37`	indirecta
npm	@types/react-addons-linked-state-mixin	`0.14.25`	indirecta
npm	@types/scheduler	`0.16.6`	indirecta
npm	@types/semver	`7.5.5`	indirecta
npm	@types/source-list-map	`0.1.5`	indirecta
npm	@types/webpack-sources	`0.1.12`	indirecta
npm	@typescript-eslint/eslint-plugin	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/parser	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/scope-manager	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/type-utils	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/types	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/typescript-estree	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/utils	`6.10.0`	indirecta
npm	@typescript-eslint/visitor-keys	`6.10.0`	indirecta
npm	@ungap/structured-clone	`1.2.0`	indirecta
npm	@webassemblyjs/ast	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/floating-point-hex-parser	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/helper-api-error	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/helper-buffer	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/helper-numbers	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/helper-wasm-bytecode	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/helper-wasm-section	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/ieee754	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/leb128	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/utf8	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/wasm-edit	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/wasm-gen	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/wasm-opt	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/wasm-parser	`1.11.6`	indirecta
npm	@webassemblyjs/wast-printer	`1.11.6`	indirecta
npm	@webpack-cli/configtest	`2.1.1`	indirecta
npm	@webpack-cli/info	`2.0.2`	indirecta
npm	@webpack-cli/serve	`2.0.5`	indirecta
npm	@xtuc/ieee754	`1.2.0`	indirecta
npm	@xtuc/long	`4.2.2`	indirecta
npm	abab	`2.0.6`	indirecta
npm	acorn	`8.11.2`	indirecta
npm	acorn-import-assertions	`1.9.0`	indirecta
npm	acorn-jsx	`5.3.2`	indirecta
npm	ajv	`6.12.6`	indirecta
npm	ajv	`8.12.0`	indirecta
npm	ajv-formats	`2.1.1`	indirecta
npm	ajv-keywords	`3.5.2`	indirecta
npm	ajv-keywords	`5.1.0`	indirecta
npm	ansi-regex	`5.0.1`	indirecta
npm	ansi-regex	`6.0.1`	indirecta
npm	ansi-styles	`3.2.1`	indirecta
npm	ansi-styles	`4.3.0`	indirecta
npm	ansi-styles	`6.2.1`	indirecta
npm	argparse	`2.0.1`	indirecta
npm	array-buffer-byte-length	`1.0.0`	indirecta
npm	array-union	`2.1.0`	indirecta
npm	arraybuffer.prototype.slice	`1.0.2`	indirecta
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npm	validate.io-number	`1.0.3`	indirecta
npm	watchpack	`2.4.0`	indirecta
npm	webidl-conversions	`6.1.0`	indirecta
npm	webpack	`5.89.0`	indirecta
npm	webpack-cli	`5.1.4`	indirecta
npm	webpack-merge	`5.10.0`	indirecta
npm	webpack-sources	`1.4.3`	indirecta
npm	webpack-sources	`3.2.3`	indirecta
npm	whatwg-mimetype	`2.3.0`	indirecta
npm	whatwg-url	`8.7.0`	indirecta
npm	which	`1.3.1`	indirecta
npm	which	`2.0.2`	indirecta
npm	which-boxed-primitive	`1.0.2`	indirecta
npm	which-typed-array	`1.1.13`	indirecta
npm	wildcard	`2.0.1`	indirecta
npm	worker-loader	`3.0.8`	indirecta
npm	wrap-ansi	`8.1.0`	indirecta
npm	wrap-ansi-cjs	`7.0.0`	indirecta
npm	wrappy	`1.0.2`	indirecta
npm	write-file-atomic	`5.0.1`	indirecta
npm	ws	`8.14.2`	indirecta
npm	y-protocols	`1.0.6`	indirecta
npm	yallist	`4.0.0`	indirecta
npm	yargs-parser	`20.2.9`	indirecta
npm	yjs	`13.6.8`	indirecta
npm	yocto-queue	`0.1.0`	indirecta

Avisos de dependencias 1

Instalar npm:jupyterlab_pygments@0.2.2 arrastra 198 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Paquete	Versión	Relación	Gravedad	Avisos	Corregido en
sanitize-html	`2.7.3`	indirecta	moderada	4	`2.17.7`

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.

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 — npm, 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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