Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 13:31 UTC

pydantic / logfire

AI observability platform for production LLM and agent systems.

PythonMIT★ 4442 estrellas⑂ 282 forksdesde abr 2024Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandosComplementoAplicación de escritoriocómo se determina
#fastapi#logging#observability#openai#opentelemetry#pydantic#python#trace#metrics#ai#ai-tools#pydantic-ai#agent-observability#ai-observability#evals#llm-observability

pydantic/logfire tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (81/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
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.

99
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 89 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

PydanticOrganización · dominio verificado
2985 seguidores83 repositorios públicosdesde ago 2022

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
PyPIlogfire4.41.014.566.634190hace 6 días
PyPIlogfire-api4.41.0-143hace 6 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 — 585 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year585
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 6 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~14,1 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv4.41.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases14,1
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?

84Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

86Excelente
Cómo se puntúa
59.2/60Estrellas — 4442 estrellas
20.4/25Forks — 282 forks
6.8/15Observadores — 18 observadores
Datos de entrada utilizados
forks282
stars4442
watchers18
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 (MIT)
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_badges6
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 14.566.634 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageslogfire
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads14.566.634
unverified_packages_excludedlogfire-api
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?

83Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

62Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
13.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 39% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 33 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,388

Capacidad de respuesta a issues y PR

83Excelente
Cómo se puntúa
32.8/42Resolución de issues — 78% de issues cerradas
26.9/30Aceptación de PR — 1464/1630 PR decididos fusionados
11.1/13Newcomer PR acceptance — 6/7 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs1464
open_issues134
closed_issues482
prs_merged_7d29
prs_decided_7d31
prs_merged_30d53
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,782
closed_unmerged_prs166
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d7

Propiedad y custodia

96Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 2985 seguidores de pydantic
21.1/25Trayectoria — 83 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers2985
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginpydantic
public_repos83
account_age_days1480

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 6 días
20/20Historial de versiones — 190 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageslogfire, logfire-api
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish6

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pydantic.dev/logfire/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 16 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsfastapi, logging, observability, openai, opentelemetry, pydantic, python, trace, metrics, ai, ai-tools, pydantic-ai, agent-observability, ai-observability, evals, llm-observability
has_wikino
homepagehttps://pydantic.dev/logfire/
docs_sitehttps://pydantic.dev/logfire/
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?

81Excelente · 16% del índice global

Postura de seguridad

76Bueno
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-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
6/7.5Code-Review — Found 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 33 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages22
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:logfire@4.41.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 22 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.

94Excepcional · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

100Excepcional
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/guides/web-ui/agents.md, docs/integrations/agent-frameworks/CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://pydantic.dev/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_txtsí
llms_txt_urlhttps://pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs/guides/web-ui/agents.md, docs/integrations/agent-frameworks/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes9676

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

92Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — logfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 29 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespackage-lock.json, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configslogfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed
agent_commit_share0,29
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

79Bueno
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (logfire-api/logfire_api/py.typed, logfire/py.typed)
51.9/55Tamaños de archivo manejables — 15/263 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes287.089
source_files_sampled263
oversized_source_files15

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 — cookbook, examples
Datos de entrada utilizados
example_dirscookbook, examples
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

4442estrellas de GitHub
99contribuidores
585commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
2factor bus
134issues abiertas
npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 17 authors (cap 12)
  • Could not fetch npm package 'pyodide_test' from its registry
  • pypi download statistics for 'logfire-api' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 282 ⇿
0Estrellas
282Forks
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.

050100150200250300281102024-042025-062026-08
Mayor 1Menor 64Parche 35

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 7.6 / 10
7.6agregado

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 · 2026-08-27 13:30 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-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
8Code-ReviewFound 24/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 33 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
npmpyodide^0.29.3pyodide_test/package.json
PyPIopentelemetry-sdk>= 1.39.0, < 1.45.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http>= 1.39.0, < 1.45.0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation>= 0.41b0pyproject.toml
PyPIrich>= 13.4.2pyproject.toml
PyPIprotobuf>= 4.23.4pyproject.toml
PyPItyping-extensions>= 4.1.0pyproject.toml
PyPItomli>= 2.0.1pyproject.toml
PyPIexecuting>= 2.0.1pyproject.toml
Todas las dependencias 277

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 9 paquetes directos y 268 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
npmpyodide0.29.3directa
PyPIexecuting2.2.1directa
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.44.0directa
PyPIopentelemetry-instrumentation0.65b0directa
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0directa
PyPIprotobuf7.35.1directa
PyPIrich15.0.0directa
PyPItomli2.4.1directa
PyPItyping-extensions4.16.0directa
npm@types/emscripten1.41.5indirecta
npmws8.21.0indirecta
PyPIaiofile3.12.3indirecta
PyPIaiofile3.9.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIaiosqlite0.21.0indirecta
PyPIamqp5.3.1indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanthropic0.121.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIasgiref3.12.1indirecta
PyPIast-serialize0.8.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIasyncpg0.31.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIauthlib1.7.2indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeartype0.22.9indirecta
PyPIbilliard4.2.4indirecta
PyPIblack26.5.1indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIboto31.43.70indirecta
PyPIbotocore1.43.70indirecta
PyPIcachetools7.1.7indirecta
PyPIcaio0.12.2indirecta
PyPIcaio0.9.25indirecta
PyPIcelery5.6.3indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirecta
PyPIclaude-agent-sdk0.2.137indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIclick-didyoumean0.3.1indirecta
PyPIclick-plugins1.1.1.2indirecta
PyPIclick-repl0.3.0indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.15.4indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIdirty-equals0.11indirecta
PyPIdiskcache5.6.3indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdjango5.2.17indirecta
PyPIdjango6.1indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocker7.2.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIdspy3.3.0indirecta
PyPIelastic-transport9.4.2indirecta
PyPIelasticsearch9.5.0indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIeval-type-backport0.4.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIfast-depends3.0.8indirecta
PyPIfastapi0.141.1indirecta
PyPIfastmcp-slim3.4.7indirecta
PyPIfaststream0.7.4indirecta
PyPIfastuuid0.14.0indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.7.0indirecta
PyPIgenai-prices0.1.3indirecta
PyPIgepa0.1.1indirecta
PyPIgoogle-auth2.56.3indirecta
PyPIgoogle-genai2.18.0indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.1indirecta
PyPIgreenlet3.5.5indirecta
PyPIgriffelib2.1.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhatchling—indirecta
PyPIhf-xet1.6.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpcore22.10.0indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhttpx-sse0.4.3indirecta
PyPIhttpx22.10.0indirecta
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirecta
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimportlib-metadata8.9.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinline-snapshot0.35.4indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.6.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjiter0.16.0indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoserfc1.7.4indirecta
PyPIjson-repair0.63.1indirecta
PyPIjsonpatch1.33indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkombu5.6.2indirecta
PyPIlangchain1.3.15indirecta
PyPIlangchain-core1.5.4indirecta
PyPIlangchain-openai1.5.0indirecta
PyPIlangchain-protocol0.0.18indirecta
PyPIlanggraph1.2.11indirecta
PyPIlanggraph-checkpoint4.2.0indirecta
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0indirecta
PyPIlanggraph-sdk0.4.2indirecta
PyPIlangsmith0.10.18indirecta
PyPIlibrt0.15.0indirecta
PyPIlitellm1.96.2indirecta
PyPIlogfire4.41.0indirecta
PyPIlogfire-api4.41.0indirecta
PyPIloguru0.7.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImcp1.29.0indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy2.3.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPImysql-connector-python26.7.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPInumpy2.5.2indirecta
PyPIopenai2.54.0indirecta
PyPIopenai-agents0.20.0indirecta
PyPIopeninference-instrumentation0.1.57indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-dspy0.1.39indirecta
PyPIopeninference-instrumentation-litellm0.1.37indirecta
PyPIopeninference-semantic-conventions0.1.32indirecta
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-server0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-asyncpg0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-aws-lambda0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-celery0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-dbapi0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-django0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-fastapi0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-flask0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-google-genai0.7b1indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-httpx0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-mysql0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-psycopg0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-psycopg20.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-pymongo0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-redis0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-requests0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-sqlalchemy0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-sqlite30.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-starlette0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-system-metrics0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-instrumentation-wsgi0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-propagator-aws-xray1.0.2indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.65b0indirecta
PyPIopentelemetry-util-genai0.3b0indirecta
PyPIopentelemetry-util-http0.65b0indirecta
PyPIorjson3.11.9indirecta
PyPIormsgpack1.12.2indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.5indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpip26.2.1indirecta
PyPIplatformdirs4.11.2indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.2indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
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PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
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PyPIstarlette1.6.0indirecta
PyPIstructlog26.1.0indirecta
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PyPItiktoken0.13.0indirecta
PyPItokenizers0.23.1indirecta
PyPItqdm4.70.0indirecta
PyPItruststore0.10.4indirecta
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPItzlocal5.4.4indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuuid-utils0.17.0indirecta
PyPIuvicorn0.52.2indirecta
PyPIvcrpy8.3.0indirecta
PyPIvine5.1.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.4indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebsockets15.0.1indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwin32-setctime1.2.0indirecta
PyPIwrapt2.3.0indirecta
PyPIxxhash4.0.0indirecta
PyPIyarl1.24.5indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:logfire@4.41.0 arrastra 22 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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