Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.26.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-22 18:15 UTC

mujocolab / mjlab

Isaac Lab API, powered by MuJoCo-Warp, for RL and robotics research

PythonApache-2.0★ 2709 estrellas⑂ 459 forksdesde jun 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#isaaclab#mujoco#mujoco-warp#reinforcement-learning#robotics-simulation

mujocolab/mjlab tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (48/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

93
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.

93
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 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

mujocolabOrganización
227 seguidores5 repositorios públicosdesde ago 2025

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
PyPImjlab1.5.3-18hace 0 díasmujocomujoco-warpsimulationreinforcement-learningrobotics

Métricas por categoría

Vitalidad

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

96Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

93Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
29.1/36Cadencia de commits — 42/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 1071 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 16 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1071
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 11 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~19,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count11
latest_release_tagv1.5.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases19,4
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?

79Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

86Excelente
Cómo se puntúa
55.7/60Estrellas — 2709 estrellas
22.2/25Forks — 459 forks
7.8/15Observadores — 26 observadores
Datos de entrada utilizados
forks459
stars2709
watchers26
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía 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_badges—
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

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

68Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

36Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 82% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 52 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled52
top_contributor_share0,824

Capacidad de respuesta a issues y PR

82Excelente
Cómo se puntúa
39.6/42Resolución de issues — 94% de issues cerradas
25.4/30Aceptación de PR — 604/714 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs604
open_issues17
closed_issues287
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,944
closed_unmerged_prs110
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

68Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
17/25Alcance del propietario — 227 seguidores de mujocolab
7.4/25Trayectoria — 5 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers227
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmujocolab
public_repos5
account_age_days325
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 0 días
20/20Historial de versiones — 18 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesmjlab
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

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 — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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://mujocolab.github.io/mjlab/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsisaaclab, mujoco, mujoco-warp, reinforcement-learning, robotics-simulation
has_wikisí
homepagehttps://mujocolab.github.io/mjlab/
docs_sitehttps://mujocolab.github.io/mjlab/
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?

48Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

49Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
3/7.5Code-Review — Found 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 12 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 16 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
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
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

44Débil
Cómo se puntúa
7.7/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 3 afectados: torch 2.9.0 (high 8.8), torch 2.9.0+cu128 (high 8.8), torch 2.10.0+cpu (moderate 5.3)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
25.4/40Sin avisos pendientes — 3 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 478 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories12
affected_packages4
assessed_packages215
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 3, moderate 1
direct_affected_packages3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 215 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.

86Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 93 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes2084

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

82Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — src/mjlab/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 7 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/mjlab/py.typed
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/mjlab/py.typed)
54.6/55Tamaños de archivo manejables — 2/284 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes72.997
source_files_sampled284
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 — demos, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsdemos, notebooks
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

2709estrellas de GitHub
52contribuidores
1071commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
11versiones publicadas
1factor bus
17issues 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:mjlab@1.5.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 459 ⇿
0Estrellas
459Forks
10Versiones

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.

0100200300400500427132025-092026-022026-07
Mayor 1Menor 6Parche 3
OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9agregado

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 · 2026-07-22 18:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 12/30 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 12 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 16 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
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
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 20
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIprettytable—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItyro>=1.0.1pyproject.toml
PyPItorch>=2.7.0pyproject.toml
PyPItorchrunx>=0.3.4pyproject.toml
PyPIwarp-lang>=1.14.0pyproject.toml
PyPImujoco-warp>=3.10.0.3,~=3.10.0pyproject.toml
PyPImujoco~=3.10.0pyproject.toml
PyPItrimesh>=4.8.3pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15pyproject.toml
PyPIviser>=1.0.27pyproject.toml
PyPImjviser>=0.0.14pyproject.toml
PyPImediapy>=1.2.6pyproject.toml
PyPInumpy<2.5pyproject.toml
PyPIimageio-ffmpeg—pyproject.toml
PyPItensordict—pyproject.toml
PyPIrsl-rl-lib==5.4.0pyproject.toml
PyPItensorboard>=2.20.0pyproject.toml
PyPIonnxscript>=0.5.4pyproject.toml
PyPIwandb>=0.22.3pyproject.toml
Todas las dependencias 215

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 24 paquetes directos y 191 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0directa
PyPImediapy1.2.6directa
PyPImjviser0.0.14directa
PyPImujoco3.10.0directa
PyPImujoco-warp3.10.0.3directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.3.4directa
PyPIonnxscript0.5.4directa
PyPIprettytable3.16.0directa
PyPIrsl-rl-lib5.4.0directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIscipy1.16.2directa
PyPItensorboard2.20.0directa
PyPItensordict0.10.0directa
PyPItorch2.10.0+cpudirecta
PyPItorch2.9.0directa
PyPItorch2.9.0+cu128directa
PyPItorchrunx0.3.4directa
PyPItqdm4.67.1directa
PyPItrimesh4.8.3directa
PyPItyro1.0.1directa
PyPIviser1.0.27directa
PyPIwandb0.22.3directa
PyPIwarp-lang1.14.0directa
PyPIabsl-py2.3.1indirecta
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.11.0indirecta
PyPIasttokens3.0.0indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIautodocsumm0.2.14indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbcrypt5.0.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIcertifi2025.10.5indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.3.0indirecta
PyPIcloudpickle3.1.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdeprecated1.3.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.17.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIembreex2.17.7.post6indirecta
PyPIetils1.13.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfabric3.2.2indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfonttools4.61.1indirecta
PyPIfsspec2025.9.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.54indirecta
PyPIglfw2.10.0indirecta
PyPIgrpcio1.76.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimageio2.37.0indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIimportlib-resources6.5.2indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinvoke2.2.1indirecta
PyPIipdb0.13.13indirecta
PyPIipython8.37.0indirecta
PyPIipython9.6.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjsonschema4.25.1indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIkiwisolver1.4.9indirecta
PyPIlatexcodec3.0.1indirecta
PyPIlxml6.1.0indirecta
PyPImanifold3d3.2.1indirecta
PyPImapbox-earcut1.0.3indirecta
PyPImarkdown3.9indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.8indirecta
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirecta
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImjlab1.5.3indirecta
PyPIml-dtypes0.5.4indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgspec0.19.0indirecta
PyPImyst-parser4.0.1indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.5indirecta
PyPInodeenv1.9.1indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu123.3.20indirecta
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirecta
PyPIonnx1.22.0indirecta
PyPIonnx-ir0.1.11indirecta
PyPIonnxruntime1.24.3indirecta
PyPIorjson3.11.8indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIparamiko5.0.0indirecta
PyPIparso0.8.5indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.5.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.3.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIprotobuf6.33.6indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpybtex0.25.1indirecta
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirecta
PyPIpycollada0.9.2indirecta
PyPIpycparser2.23indirecta
PyPIpydantic2.12.3indirecta
PyPIpydantic-core2.41.4indirecta
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpynacl1.6.2indirecta
PyPIpyopengl3.1.10indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyright1.1.408indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.2.1indirecta
PyPIpyvers0.1.0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.33.1indirecta
PyPIrich14.2.0indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.27.1indirecta
PyPIrtree1.4.1indirecta
PyPIruff0.14.14indirecta
PyPIsentry-sdk2.42.1indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIshapely2.1.2indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmmap5.0.2indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsoupsieve2.9.1indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx8.2.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.5.2indirecta
PyPIsphinx-book-theme1.1.4indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-design0.6.1indirecta
PyPIsphinx-icon0.2.2indirecta
PyPIsphinx-multiversion0.2.4indirecta
PyPIsphinx-tabs3.4.7indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.5indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsphinxemoji0.3.2indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPIsvg-path7.0indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItensorboard-data-server0.7.2indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItorchvision0.24.0indirecta
PyPItorchvision0.25.0indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItriton3.5.0indirecta
PyPIty0.0.14indirecta
PyPItypeguard4.4.4indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvicorn0.40.0indirecta
PyPIvhacdx0.0.8.post2indirecta
PyPIvirtualenv21.2.0indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwcwidth0.2.14indirecta
PyPIwebsockets15.0.1indirecta
PyPIwerkzeug3.1.7indirecta
PyPIwrapt2.0.1indirecta
PyPIxxhash3.6.0indirecta
PyPIyourdfpy0.0.58indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 4

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 215 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 4 tienen avisos conocidos, de los cuales 3 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
torch2.9.0directaalta52.13.0
torch2.9.0+cu128directaalta52.13.0
click8.3.0indirectaalta18.3.3
torch2.10.0+cpudirectamoderada12.13.0

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

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.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con mujocolab/mjlab. Leer en paralelo →

97google-deepmind/mujocoMulti-Joint dynamics with Contact. A general purpose physics simulator.Excepcional84ttktjmt/mjswanMuJoco Simulation on Web Assembly with Neural netwroksExcelente691e0ng/openbricksPybricks-style MicroPython robot firmware for commodity ESP32 hardware — serial-bus motors, 1 kHz gyro DriveBase, BLE CLI, and a MuJoCo simulator with WRO matsBueno41bulletphysics/bullet3Bullet Physics SDK: real-time collision detection and multi-physics simulation for VR, games, visual effects, robotics, machine learning etc.Débil90enactic/openarmA fully open-source humanoid arm for physical AI research and deployment in contact-rich environments.Excelente86dimforge/rapier2D and 3D physics engines focused on performance.Excelente

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 v0.26.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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