Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-18 21:01 UTC

labsyspharm / cylinter

An Interactive Image Segmentation Filter for Multiplex Microscopy

PythonMIT★ 36 estrellas⑂ 15 forksdesde jul 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaAplicación de escritoriocómo se determina

labsyspharm/cylinter tiene un índice de salud de 47 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (62/100) y la más baja, AI Readiness (34/100). Se actualizó por última vez hace 51 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

47
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.

47
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 48 se calibra a 47 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Laboratory of Systems Pharmacology @ HarvardOrganización
103 seguidores188 repositorios públicosdesde ene 2019

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
PyPICyLinter0.0.4514445hace 1264 díasscriptssinglecelldatascience

Métricas por categoría

Vitalidad

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

59Moderado · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

37Débil
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 51 días
3.5/36Cadencia de commits — 5/52 semanas con commits
10.8/18Volumen de commits — 15 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year15
human_commit_share1
days_since_last_push51
active_weeks_last_year5

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 13 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 51 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~99,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count13
latest_release_tagv0.0.57
releases_from_tagsno
days_since_latest_release51
mean_days_between_releases99,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

40Débil · 17% del índice global

Popularidad y adopción

35Débil
Cómo se puntúa
25/60Estrellas — 36 estrellas
9.6/25Forks — 15 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks15
stars36
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

36Débil
Cómo se puntúa
28.8/80Descargas mensuales — 144 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesCyLinter
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads144
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?

62Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

35Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
9.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 60% de los commits
6.8/13.5Amplitud de contribuyentes — 5 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,595

Capacidad de respuesta a issues y PR

79Bueno
Cómo se puntúa
40.3/42Resolución de issues — 96% de issues cerradas
28.4/30Aceptación de PR — 199/210 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs199
open_issues1
closed_issues24
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,96
closed_unmerged_prs11
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

70Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
14.5/25Alcance del propietario — 103 seguidores de labsyspharm
25/25Trayectoria — 188 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers103
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginlabsyspharm
public_repos188
account_age_days2819

Mantenimiento de paquetes

69Bueno
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
4/35Recencia de publicación — última publicación hace 1264 días
20/20Historial de versiones — 45 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesCyLinter
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish1264

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

37Débil · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

1Crítico
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
0/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_testsno
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://labsyspharm.github.io/cylinter/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://labsyspharm.github.io/cylinter/
docs_sitehttps://labsyspharm.github.io/cylinter/
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?

41Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

34En riesgo
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — sin datos
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — sin datos
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 — sin datos
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate3,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

70Bueno
Cómo se puntúa
17.6/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: pypdf2 3.0.1 (moderate 6.2)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
34.6/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 1206 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories11
affected_packages3
assessed_packages141
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 2, moderate 1
direct_affected_packages1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 141 dependencias resueltas con OSV. 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.

34En riesgo · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

34En riesgo
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
34.1/40Historial de commits legible — 64 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

2Crítico
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
0/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 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 — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testsno
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

50Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
50.2/55Tamaños de archivo manejables — 2/23 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes91.737
source_files_sampled23
oversized_source_files2

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
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

36estrellas de GitHub
5contribuidores
15commits en los últimos 12 meses
51días desde el último push
13versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
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 ★ / 15 ⇿
0Estrellas
15Forks
12Versiones

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.

03581013151522020-072023-072026-08
Mayor 0Menor 0Parche 11

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4agregado

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 · 2026-10-18 21:01 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
n/dDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
n/dPackagingpackaging workflow not detected
n/dPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
n/dToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 25
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIcellcutter=0.2.13pyproject.toml
PyPIhdbscan*pyproject.toml
PyPIjoblib*pyproject.toml
PyPImagicgui*pyproject.toml
PyPImatplotlib*pyproject.toml
PyPInapari>=0.9.0pyproject.toml
PyPInumpy*pyproject.toml
PyPInatsort*pyproject.toml
PyPInumba*pyproject.toml
PyPIpandas*pyproject.toml
PyPIpyarrow*pyproject.toml
PyPIpyqt6*pyproject.toml
PyPIpyqt6-qt6*pyproject.toml
PyPIpyyaml*pyproject.toml
PyPIqtpy*pyproject.toml
PyPIscikit-image*pyproject.toml
PyPIscikit-learn*pyproject.toml
PyPIseaborn*pyproject.toml
PyPIumap-learn*pyproject.toml
PyPIzarr>=3pyproject.toml
PyPItifffile*pyproject.toml
PyPIsvglib*pyproject.toml
PyPIpypdf2*pyproject.toml
PyPIimagecodecs*pyproject.toml
PyPIopencv-python*pyproject.toml
Todas las dependencias 141

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 25 paquetes directos y 116 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcellcutter0.2.13directa
PyPIhdbscan0.8.44directa
PyPIimagecodecs2026.3.6directa
PyPIjoblib1.5.3directa
PyPImagicgui0.10.2directa
PyPImatplotlib3.11.1directa
PyPInapari0.9.0directa
PyPInatsort8.4.0directa
PyPInumba0.67.0directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIopencv-python5.0.0.93directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpyarrow25.0.1directa
PyPIpypdf23.0.1directa
PyPIpyqt66.11.0directa
PyPIpyqt6-qt66.11.2directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIqtpy2.4.3directa
PyPIscikit-image0.26.0directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIseaborn0.13.2directa
PyPIsvglib2.2.0directa
PyPItifffile2026.3.3directa
PyPIumap-learn0.5.12directa
PyPIzarr3.1.6directa
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIapp-model0.5.1indirecta
PyPIappnope1.0.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbuild1.6.0indirecta
PyPIcachey0.2.1indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcssselect20.9.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdask2026.8.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIdonfig0.8.1.post1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIflexcache0.3indirecta
PyPIflexparser0.4indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfreetype-py2.5.1indirecta
PyPIfsspec2026.7.0indirecta
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirecta
PyPIheapdict1.0.1indirecta
PyPIhsluv5.0.4indirecta
PyPIidna3.19indirecta
PyPIimageio2.37.4indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirecta
PyPIin-n-out0.2.1indirecta
PyPIipykernel6.31.0indirecta
PyPIipython9.17.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-client8.10.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIkiwisolver1.5.1indirecta
PyPIlazy-loader0.5indirecta
PyPIllvmlite0.49.0indirecta
PyPIlocket1.0.0indirecta
PyPIlxml6.1.2indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPInapari-console0.1.4indirecta
PyPInapari-plugin-engine0.2.1indirecta
PyPInapari-svg0.2.1indirecta
PyPInarwhals2.25.0indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInpe20.9.0indirecta
PyPInumcodecs0.16.5indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpartd1.4.2indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpint0.25.3indirecta
PyPIplatformdirs4.11.5indirecta
PyPIpooch1.9.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpsygnal0.15.1indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyconify0.2.1indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.5indirecta
PyPIpydantic-core2.46.5indirecta
PyPIpydantic-extra-types2.11.1indirecta
PyPIpydantic-settings2.15.0indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpynndescent0.6.0indirecta
PyPIpyopengl3.1.10indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirecta
PyPIpyqt6-sip13.12.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.3indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpyzmq27.2.0indirecta
PyPIqtconsole5.7.2indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIreportlab5.0.1indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIsuperqt0.8.2indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItoolz1.1.0indirecta
PyPItornado6.5.8indirecta
PyPItqdm4.70.0indirecta
PyPItraitlets5.16.1indirecta
PyPItyper0.27.2indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIvispy0.16.2indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
PyPIwrapt2.3.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 3

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 141 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
tornado6.5.8indirectaalta36.5.9
urllib32.7.0indirectaalta62.8.0
pypdf23.0.1directamoderada23.9.0

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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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.