Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-18 21:21 UTC

open-reaction-database / ord-schema

Schema for the Open Reaction Database

Python · JavaScriptApache-2.0★ 113 estrellas⑂ 34 forksdesde feb 2020Ver en GitHub ↗

open-reaction-database/ord-schema tiene un índice de salud de 88 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (88/100) y la más baja, Sustainability & Governance (63/100). Se actualizó por última vez hace 12 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

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.

Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados

Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores

Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables

Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión

Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas

En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela

Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 74 se calibra a 88 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Open Reaction DatabaseOrganización

162 seguidores10 repositorios públicosdesde feb 2020

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

Ecosistemas de paquetes

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación
PyPI	ord-schema	0.8.3	11.853	141	hace 45 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

84Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

73Bueno

Cómo se puntúa

28.8/36	Recencia de push — último push hace 12 días
15.9/36	Cadencia de commits — 23/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 249 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	249
human_commit_share	1
days_since_last_push	12
active_weeks_last_year	23

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 45 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~4,9 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	100
latest_release_tag	v0.8.3
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	45
mean_days_between_releases	4,9

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?

65Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

52Moderado

Cómo se puntúa

33.2/60	Estrellas — 113 estrellas
12.7/25	Forks — 34 forks
6/15	Observadores — 13 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	34
stars	113
watchers	13
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

77Bueno

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18	Guía CONTRIBUTING
0/13.5	Código de conducta
0/7.2	Plantilla de issues
6.3/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	1
has_contributing	sí
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	no
readme_badge_services	badge.fury.io
has_pull_request_template	sí

Adopción en el ecosistema (descargas)

68Bueno

Cómo se puntúa

54.3/80	Descargas mensuales — 11.853 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	ord-schema
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	11.853
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?

63Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

37Débil

Cómo se puntúa

9/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.9/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 78% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 15 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	1
contributors_sampled	15
top_contributor_share	0,78

Capacidad de respuesta a issues y PR

63Moderado

Cómo se puntúa

36.2/42	Resolución de issues — 86% de issues cerradas
26.7/30	Aceptación de PR — 679/764 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

merged_prs	679
open_issues	35
closed_issues	216
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	44
prs_decided_30d	47
issue_closed_ratio	0,861
closed_unmerged_prs	85
first_time_authors_30d	1
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	1

Propiedad y custodia

66Bueno

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20	Dominio verificado
15.9/25	Alcance del propietario — 162 seguidores de open-reaction-database
19.6/25	Trayectoria — 10 repos públicos, cuenta de ~6 años

Datos de entrada utilizados

followers	162
owner_type	Organization
is_verified	no
owner_login	open-reaction-database
public_repos	10
account_age_days	2416

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 45 días
20/20	Historial de versiones — 141 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	ord-schema
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	45

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

88Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	sí

Documentación

80Excelente

Cómo se puntúa

30/30	README
25/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://open-reaction-database.org
10/10	Descripción del repositorio
0/10	Topics
0/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	—
has_wiki	no
homepage	https://open-reaction-database.org
docs_site	https://open-reaction-database.org
has_readme	sí
has_docs_dir	sí
has_description	sí

Seguridad

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

72Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

65Bueno

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Licencia — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
3/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
6.8/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5	Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	6,5

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

Avisos de dependencias

100Excepcional

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40	Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	13
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

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:ord-schema@0.8.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 13 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.

67Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil

Cómo se puntúa

0/45	Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40	Historial de commits legible — 97 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,97
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

82Excelente

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Verificación estática de tipos
10/10	Entorno reproducible — lockfile
10/10	Práctica demostrada con agentes — 97 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8	Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
6/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,97
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

50Moderado

Cómo se puntúa

0/45	Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
50.1/55	Tamaños de archivo manejables — 10/113 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.111.643
source_files_sampled	113
oversized_source_files	10

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional

Cómo se puntúa

40/40	Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — proto/dataset.proto, proto/reaction.proto, proto/test.proto
0/20	Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40	Ejemplos ejecutables — examples, notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	no
api_schema_files	proto/dataset.proto, proto/reaction.proto, proto/test.proto
interfaces_expected_of	—

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

113estrellas de GitHub

15contribuidores

249commits en los últimos 12 meses

12días desde el último push

100versiones publicadas

1factor bus

35issues 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 ★ / 34 ⇿

0Estrellas

34Forks

100Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

Mayor 0Menor 4Parche 96

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10

6.5agregado

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 · 2026-09-18 21:21 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 10 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 28 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
6	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
9	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7	Vulnerabilities	3 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 9

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	joblib	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.4`	pyproject.toml
PyPI	openpyxl	`>=3.0.5`	pyproject.toml
PyPI	pandas	`>=1.0.4`	pyproject.toml
PyPI	protobuf	`>=4.22.3,<6`	pyproject.toml
PyPI	pyarrow	`>=14`	pyproject.toml
PyPI	python-dateutil	`>=1.10.0`	pyproject.toml
PyPI	rdkit	`>=2025.03.4`	pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.61.2`	pyproject.toml

Todas las dependencias 166

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 156 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	joblib	`1.5.3`	directa
PyPI	numpy	`2.4.6`	directa
PyPI	numpy	`2.5.2`	directa
PyPI	openpyxl	`3.1.5`	directa
PyPI	pandas	`2.3.3`	directa
PyPI	protobuf	`5.29.6`	directa
PyPI	pyarrow	`24.0.0`	directa
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	directa
PyPI	rdkit	`2026.3.5`	directa
PyPI	tqdm	`4.67.3`	directa
npm	@types/google-protobuf	`^3.15.12`	indirecta
npm	google-protobuf	`<3.20`	indirecta
npm	jest	`^29.3.1`	indirecta
npm	protobufjs	`^7.4.0`	indirecta
npm	protobufjs-cli	`^1.1.3`	indirecta
npm	ts-protoc-gen	`^0.15.0`	indirecta
npm	webpack	`^5.75.0`	indirecta
npm	webpack-cli	`^5.0.1`	indirecta
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirecta
PyPI	alabaster	`1.0.0`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.8.0`	indirecta
PyPI	anthropic	`0.122.0`	indirecta
PyPI	anyio	`4.13.0`	indirecta
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirecta
PyPI	asn1crypto	`1.5.1`	indirecta
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirecta
PyPI	astunparse	`1.6.3`	indirecta
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirecta
PyPI	babel	`2.18.0`	indirecta
PyPI	certifi	`2026.2.25`	indirecta
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.4.7`	indirecta
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirecta
PyPI	comm	`0.2.3`	indirecta
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirecta
PyPI	coverage	`7.13.5`	indirecta
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirecta
PyPI	debugpy	`1.8.20`	indirecta
PyPI	decorator	`5.2.1`	indirecta
PyPI	distro	`1.9.0`	indirecta
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirecta
PyPI	docutils	`0.22.4`	indirecta
PyPI	duckdb	`1.5.5`	indirecta
PyPI	et-xmlfile	`2.0.0`	indirecta
PyPI	execnet	`2.1.2`	indirecta
PyPI	executing	`2.2.1`	indirecta
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirecta
PyPI	filelock	`3.29.4`	indirecta
PyPI	flatbuffers	`25.12.19`	indirecta
PyPI	fonttools	`4.62.1`	indirecta
PyPI	fsspec	`2026.4.0`	indirecta
PyPI	gast	`0.7.0`	indirecta
PyPI	google-pasta	`0.2.0`	indirecta
PyPI	greenlet	`3.4.0`	indirecta
PyPI	grpcio	`1.80.0`	indirecta
PyPI	h11	`0.16.0`	indirecta
PyPI	h5py	`3.16.0`	indirecta
PyPI	hf-xet	`1.5.1`	indirecta
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirecta
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirecta
PyPI	huggingface-hub	`0.36.2`	indirecta
PyPI	idna	`3.15`	indirecta
PyPI	imagesize	`2.0.0`	indirecta
PyPI	inflection	`0.5.1`	indirecta
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirecta
PyPI	ipykernel	`7.2.0`	indirecta
PyPI	ipython	`9.10.1`	indirecta
PyPI	ipython	`9.12.0`	indirecta
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirecta
PyPI	jedi	`0.19.2`	indirecta
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirecta
PyPI	jiter	`0.16.0`	indirecta
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirecta
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-client	`8.8.0`	indirecta
PyPI	jupyter-core	`5.9.1`	indirecta
PyPI	keras	`3.15.0`	indirecta
PyPI	kiwisolver	`1.5.0`	indirecta
PyPI	libclang	`18.1.1`	indirecta
PyPI	markdown	`3.10.2`	indirecta
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirecta
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirecta
PyPI	matplotlib	`3.10.8`	indirecta
PyPI	matplotlib-inline	`0.2.1`	indirecta
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirecta
PyPI	ml-dtypes	`0.5.4`	indirecta
PyPI	namex	`0.1.0`	indirecta
PyPI	nbclient	`0.11.0`	indirecta
PyPI	nbformat	`5.10.4`	indirecta
PyPI	nbval	`0.11.0`	indirecta
PyPI	nest-asyncio	`1.6.0`	indirecta
PyPI	opt-einsum	`3.4.0`	indirecta
PyPI	optree	`0.19.0`	indirecta
PyPI	ord-schema	`0.8.3`	indirecta
PyPI	packaging	`26.0`	indirecta
PyPI	parso	`0.8.6`	indirecta
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirecta
PyPI	pg8000	`1.31.5`	indirecta
PyPI	pillow	`12.3.0`	indirecta
PyPI	platformdirs	`4.9.6`	indirecta
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirecta
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirecta
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirecta
PyPI	psycopg	`3.3.3`	indirecta
PyPI	psycopg-binary	`3.3.3`	indirecta
PyPI	psycopg-pool	`3.3.0`	indirecta
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirecta
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirecta
PyPI	pycparser	`3.0`	indirecta
PyPI	pydantic	`2.13.4`	indirecta
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirecta
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirecta
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirecta
PyPI	pytest	`9.0.3`	indirecta
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirecta
PyPI	pytest-timeout	`2.4.0`	indirecta
PyPI	pytest-xdist	`3.8.0`	indirecta
PyPI	pytz	`2026.1.post1`	indirecta
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirecta
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirecta
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirecta
PyPI	requests	`2.33.1`	indirecta
PyPI	rich	`14.3.3`	indirecta
PyPI	roman-numerals	`4.1.0`	indirecta
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirecta
PyPI	ruff	`0.15.10`	indirecta
PyPI	scikit-learn	`1.8.0`	indirecta
PyPI	scipy	`1.17.1`	indirecta
PyPI	scramp	`1.4.8`	indirecta
PyPI	setuptools	`80.10.2`	indirecta
PyPI	six	`1.17.0`	indirecta
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirecta
PyPI	snowballstemmer	`3.0.1`	indirecta
PyPI	sphinx	`9.0.4`	indirecta
PyPI	sphinx	`9.1.0`	indirecta
PyPI	sphinx-rtd-theme	`3.1.0`	indirecta
PyPI	sphinx-tabs	`3.5.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-jquery	`4.1`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sqlalchemy	`2.0.49`	indirecta
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirecta
PyPI	tensorboard	`2.20.0`	indirecta
PyPI	tensorboard-data-server	`0.7.2`	indirecta
PyPI	tensorflow	`2.20.0`	indirecta
PyPI	termcolor	`3.3.0`	indirecta
PyPI	testing-common-database	`2.0.3`	indirecta
PyPI	testing-postgresql	`1.3.0`	indirecta
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirecta
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.8`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirecta
PyPI	ty	`0.0.29`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirecta
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirecta
PyPI	tzdata	`2026.1`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirecta
PyPI	uuid6	`2025.0.1`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirecta
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirecta
PyPI	wheel	`0.46.3`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.1.2`	indirecta

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:ord-schema@0.8.3 arrastra 13 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

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¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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

Índice de salud del software

Perfil de puntuación

Titularidad

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Datos clave

Advertencias de recopilación de datos

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