Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 09:37 UTC

monocle2ai / monocle

Monocle is a framework for tracing GenAI app code. This repo contains implementation of Monocle for GenAI apps written in Python.

PythonApache-2.0★ 337 estrellas⑂ 58 forksdesde jun 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandosServidor MCPComplementocómo se determina
#generative-ai#linux-foundation#llms#observability#oss#python#telemetry#tracing#llm-agent#llm-inference#opentelemetry#agentic-ai#multi-agent

monocle2ai/monocle tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, AI Readiness (57/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

94
global / 100
Excepcional

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.

94
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 80 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Monocle AIOrganización
48 seguidores7 repositorios públicosdesde jun 2024

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPImonocle_mcp0.8.1461524hace 0 días
PyPImonocle_apptrace0.8.1448.76652hace 0 días
PyPImonocle_test_tools0.8.14204028hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

100Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

100Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
36/36Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 392 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year392
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 52 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~8,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count52
latest_release_tagv0.8.14
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases8,9
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?

75Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

58Moderado
Cómo se puntúa
41/60Estrellas — 337 estrellas
14.6/25Forks — 58 forks
2.7/15Observadores — 4 observadores
Datos de entrada utilizados
forks58
stars337
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía 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_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

78Bueno
Cómo se puntúa
62.7/80Descargas mensuales — 50.806 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesmonocle_apptrace, monocle_test_tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads50.806
unverified_packages_excludedmonocle_mcp
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?

71Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

63Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 34% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 33 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled33
top_contributor_share0,345

Capacidad de respuesta a issues y PR

74Bueno
Cómo se puntúa
22/42Resolución de issues — 52% de issues cerradas
24.4/30Aceptación de PR — 533/654 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs533
open_issues40
closed_issues44
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d17
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,524
closed_unmerged_prs121
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

53Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
12.2/25Alcance del propietario — 48 seguidores de monocle2ai
11/25Trayectoria — 7 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers48
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginmonocle2ai
public_repos7
account_age_days807

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 3 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 52 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmonocle_mcp, monocle_apptrace, monocle_test_tools
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

85Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

82Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .pylintrc, apptrace/pyproject.toml ([tool.pylint]), test_tools/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), tox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — http://monocle2ai.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 13 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsgenerative-ai, linux-foundation, llms, observability, oss, python, telemetry, tracing, llm-agent, llm-inference, opentelemetry, agentic-ai, multi-agent
has_wikino
homepagehttp://monocle2ai.org
docs_sitehttp://monocle2ai.org
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?

69Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

71Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
1.8/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Silver
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

61Moderado
Cómo se puntúa
11.6/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 2 afectados: click 8.2.1 (high 7.2), mcp 1.27.0 (high 7.6)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
33.9/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 119 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories41
affected_packages7
assessed_packages52
unassessed_packages42
affected_by_severitycritical 2, high 3, moderate 1, unknown 1
direct_affected_packages2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 52 dependencias resueltas con OSV. 42 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

57Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.paygentic.io/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 90 de 94 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.paygentic.io/llms.txt
legible_history_share0,957
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .pylintrc, apptrace/pyproject.toml ([tool.pylint]), test_tools/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), tox.ini
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes — 17 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.8/55Tamaños de archivo manejables — 2/615 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes73.963
source_files_sampled615
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
20/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalsí
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto). Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

337estrellas de GitHub
33contribuidores
392commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
52versiones publicadas
2factor bus
40issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:monocle_mcp@0.8.14; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 58 ⇿
0Estrellas
58Forks
50Versiones

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.

01020304050605432024-072025-082026-08
Mayor 0Menor 8Parche 30

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1agregado

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 · 2026-08-28 09:36 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
9CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
7CII-Best-Practicesbadge detected: Silver
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 20
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIrequests—apptrace/pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.14.0apptrace/pyproject.toml
PyPIrfc3986>=2.0.0apptrace/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api>=1.20.0,<2.0.0apptrace/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.20.0,<2.0.0apptrace/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation>=0.41b0apptrace/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http>=1.20.0,<2.0.0apptrace/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2apptrace/pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0mcp/pyproject.toml
PyPImonocle_apptrace>=0.5.0mcp/pyproject.toml
PyPImcp>=1.12.1mcp/pyproject.toml
PyPIpytest>=8.0.0test_tools/pyproject.toml
PyPIpytest-asyncio>=0.26.0test_tools/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.7test_tools/pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.0.0test_tools/pyproject.toml
PyPImonocle_apptrace>=0.5.0test_tools/pyproject.toml
PyPIbert-score>=0.3.0test_tools/pyproject.toml
PyPItransformers>=4.0.0test_tools/pyproject.toml
PyPIsentence-transformers>=3.3.0test_tools/pyproject.toml
PyPIGitPython==3.1.58test_tools/pyproject.toml
Todas las dependencias 94

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 21 paquetes directos y 73 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbert-score—directa
PyPIclick—directa
PyPIclick8.2.1directa
PyPIgitpython3.1.58directa
PyPIjsonschema—directa
PyPImcp—directa
PyPImcp1.27.0directa
PyPImonocle-apptrace—directa
PyPIopentelemetry-api—directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http—directa
PyPIopentelemetry-instrumentation—directa
PyPIopentelemetry-sdk—directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpydantic2.11.7directa
PyPIpytest—directa
PyPIpytest-asyncio—directa
PyPIpyyaml—directa
PyPIrfc3986—directa
PyPIsentence-transformers—directa
PyPItransformers—directa
PyPIwrapt—directa
PyPIa2a-sdk0.2.8indirecta
PyPIa2a-sdk0.3.6indirecta
PyPIagent-framework-core1.5.0indirecta
PyPIanthropic—indirecta
PyPIanthropic-haystack4.6.0indirecta
PyPIazure-functions1.24.0indirecta
PyPIazure-storage-blob12.22.0indirecta
PyPIbedrock-agentcore1.6.1indirecta
PyPIblack—indirecta
PyPIboto31.42.86indirecta
PyPIchromadb—indirecta
PyPIcrewai0.95.0indirecta
PyPIdatasets4.3.0indirecta
PyPIfaiss-cpu1.8.0indirecta
PyPIfastapi0.135.3indirecta
PyPIfastmcp2.14.1indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIgoogle-adk—indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage2.18.0indirecta
PyPIgoogle-generativeai—indirecta
PyPIhaystack-ai3.0.0indirecta
PyPIhttpx—indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuggingface-hub0.35.3indirecta
PyPIinstructorembedding1.0.1indirecta
PyPIlangchain1.2.15indirecta
PyPIlangchain-anthropic—indirecta
PyPIlangchain-aws—indirecta
PyPIlangchain-chroma—indirecta
PyPIlangchain-community—indirecta
PyPIlangchain-google-genai—indirecta
PyPIlangchain-mcp-adapters0.2.1indirecta
PyPIlangchain-mistralai—indirecta
PyPIlangchain-openai—indirecta
PyPIlangchainhub0.1.21indirecta
PyPIlanggraph—indirecta
PyPIlanggraph1.1.5indirecta
PyPIlanggraph-supervisor0.0.31indirecta
PyPIlitellm1.77.5indirecta
PyPIllama-index—indirecta
PyPIllama-index0.13.0indirecta
PyPIllama-index-embeddings-huggingface0.6.0indirecta
PyPIllama-index-llms-anthropic0.8.1indirecta
PyPIllama-index-llms-azure-openai0.4.0indirecta
PyPIllama-index-llms-gemini0.6.0indirecta
PyPIllama-index-llms-mistralai0.7.0indirecta
PyPIllama-index-llms-openai0.5.0indirecta
PyPIllama-index-tools-mcp0.3.0indirecta
PyPIllama-index-vector-stores-chroma0.5.0indirecta
PyPIllama-index-vector-stores-opensearch1.1.1indirecta
PyPImistral-haystack0.0.2indirecta
PyPImistralai—indirecta
PyPImistralai1.9.9indirecta
PyPImypy—indirecta
PyPInumpy1.26.4indirecta
PyPIopenai-agents—indirecta
PyPIopendal0.45.14indirecta
PyPIopensearch-haystack8.2.0indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions-ai0.4.13indirecta
PyPIparameterized0.9.0indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIpresidio-analyzer—indirecta
PyPIpresidio-anonymizer—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpython-dotenv—indirecta
PyPIrequests-aws4auth1.2.3indirecta
PyPIsentence-transformers-haystack0.1.1indirecta
PyPIstrands-agents1.11.0indirecta
PyPIstrands-agents-tools0.2.10indirecta
PyPItypes-requests2.31.0.20240106indirecta
PyPIuvicorn—indirecta
PyPIuvicorn0.44.0indirecta
Avisos de dependencias 7

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 52 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 7 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son directas. 42 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
fastmcp2.14.1indirectacrítica83.2.0
litellm1.77.5indirectacrítica211.84.0
click8.2.1directaalta18.3.3
mcp1.27.0directaalta61.28.1
bedrock-agentcore1.6.1indirectaalta21.18.1
langchain1.2.15indirectamoderada21.4.6
datasets4.3.0indirectadesconocida15.0.1

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.