Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-09 18:36 UTC

koaning / scikit-lego

Extra blocks for scikit-learn pipelines.

PythonMIT★ 1411 estrellas⑂ 130 forksdesde ene 2019Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#scikit-learn#machine-learning#common-sense

koaning/scikit-lego tiene un índice de salud de 91 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, AI Readiness (59/100). Se actualizó por última vez hace 7 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

91
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.

91
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 77 se calibra a 91 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

vincent d warmerdam Cuenta personal
2834 seguidores334 repositorios públicosdesde sept 2011@marimo-team

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIscikit-lego0.9.10-59hace 10 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

80Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

72Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 7 días
11.1/36Cadencia de commits — 16/52 semanas con commits
14.7/18Volumen de commits — 42 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year42
human_commit_share0,87
days_since_last_push7
active_weeks_last_year16

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 48 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 10 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~96,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count48
latest_release_tagv0.9.10
releases_from_tagsno
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases96,2
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?

74Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

75Bueno
Cómo se puntúa
51.1/60Estrellas — 1411 estrellas
17.6/25Forks — 130 forks
6.7/15Observadores — 17 observadores
Datos de entrada utilizados
forks130
stars1411
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

72Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges6
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

73Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

43Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
10.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 53% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 64 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled64
top_contributor_share0,527

Capacidad de respuesta a issues y PR

87Excelente
Cómo se puntúa
38.9/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
24.7/30Aceptación de PR — 398/484 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 3/3 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs398
open_issues25
closed_issues310
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,925
closed_unmerged_prs86
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Propiedad y custodia

75Bueno
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
24.8/25Alcance del propietario — 2834 seguidores de koaning
25/25Trayectoria — 334 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers2834
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginkoaning
public_repos334
account_age_days5487
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 10 días
20/20Historial de versiones — 59 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesscikit-lego
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish10

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 4 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
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://koaning.github.io/scikit-lego/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 3 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsscikit-learn, machine-learning, common-sense
has_wikisí
homepagehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
docs_sitehttps://koaning.github.io/scikit-lego/
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?

67Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

59Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-Review — Found 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 22 commit(s) and 3 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
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
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
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:scikit-lego@0.9.10 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 11 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.

59Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 79 de 87 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,908
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

75Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
6/10Práctica demostrada con agentes — 3 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 13 de los últimos 100 commits son 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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/136 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes56.157
source_files_sampled136
oversized_source_files0

Datos clave

1411estrellas de GitHub
64contribuidores
42commits en los últimos 12 meses
7días desde el último push
48versiones publicadas
1factor bus
25issues 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 'scikit-lego' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 130 ⇿
0Estrellas
130Forks
47Versiones

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.

025507510012515012942019-032022-122026-08
Mayor 0Menor 7Parche 40

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

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 18:36 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
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 15/20 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 3 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
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInarwhals>=1.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.3pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.4.2pyproject.toml
PyPIsklearn-compat>=0.1.3pyproject.toml
Todas las dependencias 184

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 176 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInarwhals2.24.0directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIsklearn-compat0.1.6directa
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackrefs8.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclarabel0.11.1indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcvxpy1.7.5indirecta
PyPIcvxpy1.9.2indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.1indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIformulaic1.2.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIghp-import2.1.0indirecta
PyPIgriffelib2.1.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhighspy1.15.1indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterface-meta2.0.1indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython9.16.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.2.1indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.6.2indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIllvmlite0.48.0indirecta
PyPImarkdown3.10.3indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImergedeep1.3.4indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImkdocs1.6.1indirecta
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirecta
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirecta
PyPImkdocs-material9.7.7indirecta
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirecta
PyPImkdocstrings1.0.6indirecta
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInotebook7.6.1indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumba0.66.0indirecta
PyPIosqp1.1.3indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpaginate0.5.7indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.11.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars1.43.2indirecta
PyPIpolars-runtime-321.43.2indirecta
PyPIpre-commit4.6.1indirecta
PyPIprometheus-client0.26.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyarrow25.0.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirecta
PyPIpynndescent0.6.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.5.1indirecta
PyPIpython-json-logger4.1.0indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpywinpty3.0.5indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIqdldl0.1.9.post1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIruff0.16.1indirecta
PyPIscikit-lego0.9.10indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIscipy1.18.0indirecta
PyPIscs3.2.11indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9.1indirecta
PyPIsparsediffpy0.3.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItqdm4.70.0indirecta
PyPItraitlets5.16.0indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIumap-learn0.5.12indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.1indirecta
PyPIwatchdog6.0.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIwrapt2.3.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:scikit-lego@0.9.10 arrastra 11 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

Comentarios

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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.