Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-14 13:46 UTC

qiboteam / qibo

A full-stack framework for quantum computing.

PythonApache-2.0★ 366 estrellas⑂ 105 forksdesde feb 2020Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#quantum#quantum-circuit#quantum-computing#quantum-algorithms#gpu#quantum-annealing

qiboteam/qibo tiene un índice de salud de 94 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, AI Readiness (50/100). 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 81 se calibra a 94 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

qiboteamOrganización
100 seguidores44 repositorios públicosdesde ene 2020

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
PyPIqibo0.3.620.12356hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

98Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
33.9/36Cadencia de commits — 49/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 1637 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1637
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 57 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~43,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count57
latest_release_tagv0.3.6
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases43,3
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?

70Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

66Bueno
Cómo se puntúa
41.6/60Estrellas — 366 estrellas
16.8/25Forks — 105 forks
8/15Observadores — 29 observadores
Datos de entrada utilizados
forks105
stars366
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

72Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía 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_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

72Bueno
Cómo se puntúa
57.4/80Descargas mensuales — 20.123 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesqibo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads20.123
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?

78Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

64Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 32% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 61 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled61
top_contributor_share0,317

Capacidad de respuesta a issues y PR

86Excelente
Cómo se puntúa
38.4/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
27.2/30Aceptación de PR — 1188/1310 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs1188
open_issues53
closed_issues570
prs_merged_7d39
prs_decided_7d41
prs_merged_30d54
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,915
closed_unmerged_prs122
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Propiedad y custodia

68Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
14.4/25Alcance del propietario — 100 seguidores de qiboteam
24/25Trayectoria — 44 repos públicos, cuenta de ~6 años
Datos de entrada utilizados
followers100
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginqiboteam
public_repos44
account_age_days2458

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 — 56 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesqibo
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

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 — 5 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 — 8 out of 8 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://qibo.science
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsquantum, quantum-circuit, quantum-computing, quantum-algorithms, gpu, quantum-annealing
has_wikino
homepagehttps://qibo.science
docs_sitehttps://qibo.science
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?

70Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

62Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 8 out of 8 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 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 14 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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, 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
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages178
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 178 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.

50Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

8Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
8.1/40Historial de commits legible — 15 de 99 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,152
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — doc/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Nix, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
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_nixsí
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

53Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53/55Tamaños de archivo manejables — 9/251 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes143.192
source_files_sampled251
oversized_source_files9

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 — examples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, 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

366estrellas de GitHub
61contribuidores
1637commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
57versiones publicadas
2factor bus
53issues 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:qibo@0.3.6; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 105 ⇿
0Estrellas
105Forks
53Versiones

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.

02040608010012010152020-082023-092026-10
Mayor 0Menor 3Parche 43

Cada punto abarca 6 días.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-14 13:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 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 8/9 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 14 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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPIsympy>=1.13.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.2.1,<4.0.0pyproject.toml
PyPIcma>=4.0.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.4.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPIoptuna>=4.2.1,<5.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIopenqasm3>=1.0.1,<2.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 178

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 11 paquetes directos y 167 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcma4.5.0directa
PyPIjoblib1.6.0directa
PyPInetworkx3.6.1directa
PyPInetworkx3.7directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPIopenqasm31.0.1directa
PyPIoptuna4.9.0directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIscipy1.18.1directa
PyPIsympy1.14.0directa
PyPItabulate0.10.0directa
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIalembic1.20.0indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirecta
PyPIappnope1.0.0indirecta
PyPIastpretty3.0.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirecta
PyPIclarabel0.11.1indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.12.0indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcommonmark0.9.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcontourpy1.4.0indirecta
PyPIcoverage7.16.2indirecta
PyPIcuda-quantum-cu130.16.0.post1indirecta
PyPIcudaq0.16.0.post1indirecta
PyPIcudaq-logical0.1.1.post1indirecta
PyPIcudensitymat-cu110.0.5indirecta
PyPIcudensitymat-cu120.0.5indirecta
PyPIcudensitymat-cu130.6.0indirecta
PyPIcupy-cuda11x13.6.0indirecta
PyPIcupy-cuda12x13.6.0indirecta
PyPIcupy-cuda13x13.6.0indirecta
PyPIcuquantum-python-cu1124.11.0indirecta
PyPIcuquantum-python-cu1224.11.0indirecta
PyPIcustatevec-cu111.9.0.post0indirecta
PyPIcustatevec-cu121.15.0indirecta
PyPIcustatevec-cu131.14.0indirecta
PyPIcutensor-cu112.2.0indirecta
PyPIcutensor-cu122.8.1indirecta
PyPIcutensor-cu132.8.1indirecta
PyPIcutensornet-cu112.8.0indirecta
PyPIcutensornet-cu122.14.0indirecta
PyPIcutensornet-cu132.13.0indirecta
PyPIcvxpy1.9.3indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.22indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdocutils0.19indirecta
PyPIexecuting2.3.0indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.2indirecta
PyPIfastrlock0.8.3indirecta
PyPIfonttools4.66.1indirecta
PyPIfuro2022.12.7indirecta
PyPIhighspy1.15.1indirecta
PyPIidna3.20indirecta
PyPIimagesize2.0.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.1indirecta
PyPIipykernel6.31.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIjedi0.20.1indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-client8.10.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.1indirecta
PyPIlatexcodec3.0.1indirecta
PyPIllvmlite0.44.0indirecta
PyPImako1.4.3indirecta
PyPImarkdown3.11indirecta
PyPImarkupsafe3.0.4indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.2indirecta
PyPInbformat5.11.1indirecta
PyPInbsphinx0.8.12indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInumba0.61.2indirecta
PyPInvidia-cublas13.8.1.7indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.4.92indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime13.4.92indirecta
PyPInvidia-curand10.4.4.72indirecta
PyPInvidia-cusolver12.3.4.7indirecta
PyPInvidia-cusparse12.8.6.72indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.4.92indirecta
PyPIosqp1.1.3indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpandas3.0.6indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.13.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpsutil5.9.8indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.4indirecta
PyPIpybtex0.26.1indirecta
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirecta
PyPIpycparser3.11indirecta
PyPIpydantic2.11.1indirecta
PyPIpydantic-core2.33.0indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpygridsynth2.0.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.3indirecta
PyPIpyqasm1.0.4indirecta
PyPIpyqir0.10.9indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov4.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.2.0indirecta
PyPIqbraid0.10.2indirecta
PyPIqbraid-core0.1.50indirecta
PyPIqbraid-qir0.5.0indirecta
PyPIqdldl0.1.9.post1indirecta
PyPIqibo0.3.6indirecta
PyPIqibojit0.1.17indirecta
PyPIqiskit2.5.2indirecta
PyPIqulacs0.6.14indirecta
PyPIrecommonmark0.7.1indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrpds-py2026.9.1indirecta
PyPIruff0.16.10indirecta
PyPIrustworkx0.18.1indirecta
PyPIscs3.3.1indirecta
PyPIseaborn0.13.2indirecta
PyPIsetuptools84.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsoupsieve2.10indirecta
PyPIsoupsieve3.0.3indirecta
PyPIsparsediffpy0.6.1indirecta
PyPIsphinx6.2.1indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-markdown-tables0.0.17indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.5.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.1.4indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstevedore5.9.1indirecta
PyPIstim1.16.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItomli2.5.0indirecta
PyPItornado6.5.10indirecta
PyPItqdm4.70.1indirecta
PyPItraitlets5.16.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.5indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIwcwidth0.9.2indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 178 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son 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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